যদিও ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI বিদ্যমান ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি আহরণ করে, জেনারেটিভ AI আরও এক ধাপ এগিয়ে নতুন কিছু তৈরি করে। এটি টেক্সট লিখতে, ছবি তৈরি করতে, কোড তৈরি করতে, এমনকি সম্পূর্ণ ব্যবহারকারী ইন্টারফেস ডিজাইন করতে পারে। জেনারেটিভ AI ব্যবহারের কিছু সাধারণ উদাহরণ এখানে দেওয়া হল:
- কন্টেন্ট তৈরি : এআই লেখার সহকারীরা খসড়া তৈরি করতে এবং বিদ্যমান লেখাকে পালিশ করতে পারে।
- সারসংক্ষেপ : গুগল এআই ওভারভিউয়ের মতো টুলগুলি দীর্ঘ নথি, সভা বা ওয়েব পৃষ্ঠাগুলিকে সংক্ষিপ্ত, কার্যকর সারসংক্ষেপে রূপান্তরিত করে।
- কোড জেনারেশন : ডেভেলপার টুলগুলি কোড লেখা এবং রিফ্যাক্টর করার জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে, যা ডেভেলপারের উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করে।
- ছবি এবং সম্পদ তৈরি : ভিশন মডেল ব্যবহার করে, ব্যবহারকারীরা ব্যানার এবং থাম্বনেইলের মতো ভিজ্যুয়াল সম্পদ তৈরি করতে পারেন।
জেনারেটিভ এআই লুপ
বেশিরভাগ জেনারেটিভ এআই মডেল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়। মডেলরা পরবর্তী শব্দ, পিক্সেল বা নোটের মতো একটি ক্রমানুসারে পরবর্তী উপাদানটি তার আগের উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে সুপারিশ করতে শেখে।
গাণিতিকভাবে, এটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI থেকে খুব বেশি দূরে নয়। উভয়ই ডেটা থেকে প্যাটার্ন শেখে। পার্থক্যটি স্কেলে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI-তে, আউটপুট বিকল্পগুলি কয়েকটি লেবেলের মধ্যে সীমাবদ্ধ, যেমন "মন্থন" বা "কোন মন্থন নেই"। জেনারেটিভ AI-তে, আউটপুট স্পেসে লক্ষ লক্ষ বিকল্প অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। কোটি কোটি উদাহরণের উপর প্রশিক্ষিত, ভবিষ্যদ্বাণী প্রক্রিয়াটি একটি শক্তিশালী ইঞ্জিনে বিকশিত হয় যা নতুন, অদৃশ্য আউটপুট তৈরি করতে সক্ষম।
একটি জেনারেটিভ এআই সিস্টেমের বিকাশ একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি অনুসরণ করে।
আমাদের নমুনা অ্যাপ্লিকেশন, BlogBuddy , একটি কন্টেন্ট ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম সহকারীর সাথে এটি কীভাবে কাজ করে তা আমরা দেখব, যা ব্যবহারকারীদের আকর্ষণীয় বর্ণনা এবং SEO-বান্ধব নিবন্ধ শিরোনাম তৈরি করতে সহায়তা করে।
আপনার ব্যবহারের ধরণ নির্ধারণ করুন
আপনার সমস্যার বিবৃতিতে অন্তর্ভুক্ত থাকা উচিত:
- ইনপুট এবং আউটপুট মোডালিটি । এটি টেক্সট (গদ্য বা কোড), ছবি, অথবা অডিও হতে পারে।
- ইনপুট পদ্ধতি । কন্টেন্টটি কি আপলোড ফিল্ড, ফ্রি টেক্সট, নাকি অন্য কোন স্ট্রাকচার ইনপুট থেকে এসেছে?
- শ্রোতা । এই কাজটি কারা করছে? তাদের কি সাধারণ জ্ঞান আছে, নাকি তাদের বিশেষ জ্ঞানের প্রয়োজন?
ব্লগবাডির বৈশিষ্ট্যগুলি টেক্সট তৈরির উপর ভিত্তি করে। ইনপুটটি আধা-কাঠামোগত: ব্যবহারকারীরা একটি বিষয় বা সংক্ষিপ্ত খসড়া প্রদান করে এবং মডেলটি বৈচিত্র্য প্রদান করে। দর্শকরা মার্কেটিং করছেন, সম্পাদকীয়তে বিশেষ জ্ঞান রাখেন।
আপনার আউটপুটগুলির জন্য একটি মানের মান নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের ক্ষেত্রে, আমরা প্রকাশনার সুরের সাথে মানানসই ছোট, স্ক্যানযোগ্য, কীওয়ার্ড সমৃদ্ধ টেক্সট তৈরি করতে চাই।
সাফল্যের স্পষ্ট মেট্রিক্স আপনাকে বাকি প্রক্রিয়াটি পরিচালনা করতে সাহায্য করবে। মূল্যায়ন-চালিত উন্নয়নে সাফল্যের মেট্রিক্স সংগ্রহ সম্পর্কে আপনি আরও শিখবেন।
বেস মডেল নির্বাচন করুন
বৃহৎ, সর্বজনীন ডেটা সেটের উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর রয়েছে। তাদের আচরণ নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য অভিযোজিত হতে পারে। জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি সাধারণত ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির তুলনায় অনেক বড় এবং আরও জটিল হয়, তাই আপনার নিজস্ব তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরিবর্তে বিদ্যমান মডেলের উপরে তৈরি করা ভাল।
আপনার পছন্দ আপনার পণ্যের ক্ষমতা, খরচ, কাস্টমাইজেবিলিটি এবং গোপনীয়তার সীমানা নির্ধারণ করে। মডেল পছন্দ আপনার AI সিস্টেমটি কোন প্ল্যাটফর্মে স্থাপন করবেন তার উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল।
এই কোর্সে পরে, আপনি শিখবেন কিভাবে আপনার প্ল্যাটফর্মটি বেছে নেবেন ।
প্রম্পট এবং প্রেক্ষাপট প্রকৌশল
একবার আপনি আপনার মডেলটি বেছে নিলে, আপনাকে একটি প্রম্পট সহ সঠিক নির্দেশাবলী প্রদান করতে হবে। BlogBuddy-এর জন্য, আমরা নিম্নলিখিতভাবে মডেলটি প্রম্পট করতে পারি:
Generate three short, engaging title suggestions for this article
একটি প্রম্পটে আপনি একাধিক ধরণের তথ্য যোগ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ:
- একটি সিস্টেম প্রম্পট যা সাধারণ আচরণ নির্ধারণ করে।
- বর্তমান কাজের জন্য ইনপুট-নির্দিষ্ট প্রসঙ্গ।
- চ্যাটবট বা এজেন্টের মতো কথোপকথনমূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহারকারীর নির্দেশাবলী।
অনুমান এবং পোস্ট-প্রসেসিং
আপনার প্রম্পটটি একত্রিত হয়ে গেলে, এটি অনুমানের জন্য মডেলের কাছে পাঠানো হয়। মডেলটি কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায় তা সুরক্ষিত করার জন্য আপনি মডেলের প্যারামিটারগুলি পরিবর্তন করতে পারেন, যার মধ্যে তাপমাত্রা (সৃজনশীলতার জন্য) এবং টোকেনের সর্বাধিক পরিমাণ (দৈর্ঘ্য এবং শব্দার্থের জন্য) অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। জেনারেশনের পরে, আউটপুট প্রায়শই অতিরিক্ত নিয়ম এবং রেলিং দিয়ে প্রক্রিয়া করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি লিঙ্গভিত্তিক লেখার ধরণ পরিবর্তন করতে পারেন, স্বর পরিবর্তন করতে পারেন, অথবা নিষিদ্ধ শব্দগুলি ফিল্টার করতে পারেন।
স্বচ্ছতা এবং বিশ্বাসের ক্রমাঙ্কন সমর্থন করার জন্য, আপনি ফলাফল শ্রেণীবদ্ধ বা সংক্ষিপ্ত করার জন্য একটি ছোট, গৌণ মডেল যোগ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ: " ১২টি সম্পর্কিত নিবন্ধ থেকে তৈরি ভূমিকা। আত্মবিশ্বাস: উচ্চ। "
মূল্যায়ন এবং প্রতিক্রিয়া লুপ
যেহেতু জেনারেটিভ এআই-এর আউটপুট স্পেস কার্যত অসীম, তাই বেশিরভাগ প্রম্পটে একটিও সঠিক উত্তর থাকে না। স্ট্যান্ডার্ডাইজড বেঞ্চমার্ক, যেমন MMLU বা SQuAD , সাধারণ মডেল ক্ষমতা পরিমাপ করতে পারে, কিন্তু তারা খুব কমই মানব ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট চাহিদাগুলি ক্যাপচার করে। একটি পণ্যের প্রেক্ষাপটে, আপনাকে গুণগত এবং পরিমাণগত মেট্রিক্সের নিজস্ব মিশ্রণ সংজ্ঞায়িত করতে হবে:
- নির্ভুলতা : আউটপুট কি বাস্তবিকভাবে সঠিক?
- সহায়কতা : আউটপুট কি প্রম্পট দ্বারা নির্ধারিত প্রত্যাশা পূরণ করে নাকি ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য পূরণ করে?
- পঠনযোগ্যতা এবং সুর : আউটপুট কি স্পষ্ট এবং ব্র্যান্ডের মানদণ্ডের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ?
- মানুষের প্রচেষ্টা : কতটুকু ম্যানুয়াল সম্পাদনা বা কিউরেশন প্রয়োজন?
- ডোমেন বোঝাপড়া : আউটপুট কি ডোমেন-নির্দিষ্ট জ্ঞানকে প্রতিফলিত করে?
এই মেট্রিক্সগুলি মূল্যায়ন করার জন্য, আপনি মানব পর্যালোচনা এবং স্বয়ংক্রিয় স্কোরিং একত্রিত করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ব্যবহারকারীদের বাস্তব জীবনের আউটপুটগুলিকে রেট দিতে বলতে পারেন, স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নের জন্য একটি দ্বিতীয় মডেল ব্যবহার করতে পারেন (যাকে LLM-as-a-judge ও বলা হয়), এবং পক্ষপাত বা হ্যালুসিনেশনের জন্য পর্যায়ক্রমিক অভ্যন্তরীণ পর্যালোচনা পরিচালনা করতে পারেন।
জেনারেটিভ ব্যবহার করে তৈরি করার সময় প্রকৃত ব্যবহারের ডেটা আপনার সবচেয়ে বড় সম্পদগুলির মধ্যে একটি। সম্ভব হলে, প্রম্পট এবং প্রসঙ্গ পরিবর্তন করতে, বিভিন্ন মডেল পরীক্ষা করতে বা সময়ের সাথে সাথে প্যারামিটার সামঞ্জস্য করতে এই ইন্টারঅ্যাকশনগুলি লগ করুন। প্রতিটি ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশন, সংশোধন, বা রেটিং প্রতিক্রিয়া হয়ে ওঠে যা আপনাকে আপনার পরবর্তী অপ্টিমাইজেশন পদক্ষেপগুলি নির্ধারণ করতে সহায়তা করতে পারে:
- অপ্রত্যাশিত ব্যবহারকারীর ইনপুট আপনাকে সঠিক সমস্যার সমাধান করছেন কিনা তা নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে।
- পুনরাবৃত্ত ডোমেইন-নির্দিষ্ট অনুরোধগুলি মডেল পছন্দকে প্রভাবিত করতে পারে। আপনি একটি বৃহৎ, সাধারণ LLM থেকে একটি ছোট, সূক্ষ্ম-সুরক্ষিত মডেলে স্যুইচ করতে পারেন।
- ঘন ঘন হ্যালুসিনেশন আপনার প্রম্পটে নির্দিষ্ট প্রসঙ্গের অভাব নির্দেশ করতে পারে।
- ভারী সম্পাদনা অপর্যাপ্ত ভাগ করা প্রেক্ষাপটের ইঙ্গিত দিতে পারে। মডেলটি ব্যবহারকারীর দ্বারা গৃহীত তথ্য সম্পর্কে অবগত নয়।
সময়ের সাথে সাথে, এই প্রতিক্রিয়া লুপগুলি আপনার জেনারেটিভ এআই বৈশিষ্ট্যটিকে একটি স্ট্যাটিক মডেল কল থেকে একটি জীবন্ত সিস্টেমে রূপান্তরিত করে যা ক্রমাগত আপনার ব্যবহারকারীদের চাহিদা এবং পছন্দের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়।
সাধারণ ক্ষতি এবং প্রশমন
যেহেতু জেনারেটিভ এআই ইনপুট এবং আউটপুটের একটি উন্মুক্ত স্থানে কাজ করে, তাই এর ঝুঁকির পৃষ্ঠ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সিস্টেমের তুলনায় অনেক বেশি বিস্তৃত। ভুল আউটপুট তৈরির পাশাপাশি, এটি বিষাক্ত, পক্ষপাতদুষ্ট বা বিভ্রান্তিকর বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে, এমনকি ব্যবহারকারীদের অনিচ্ছাকৃতভাবে কারসাজি করতে পারে। এই ব্যর্থতাগুলি আস্থা নষ্ট করতে পারে এবং আপনার কোম্পানিকে আর্থিক বা আইনি পরিণতির মুখোমুখি করতে পারে।
এই কারণেই জেনারেটিভ এআই-এর জন্য একটি সক্রিয়, চলমান ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা পদ্ধতির প্রয়োজন। এখানে কিছু সাধারণ ঝুঁকির কথা বলা হল:
- হ্যালুসিনেশন : মডেলটি তথ্য তৈরি করে অথবা বিশদ বিবরণ ভুলভাবে বর্ণনা করে। প্রশমনের জন্য, বাস্তব ভিত্তির জন্য RAG ব্যবহার করুন।
- অতিরিক্ত বিশ্বাস : ব্যবহারকারীরা ধরে নেন যে আউটপুট সবসময় সঠিক। প্রশমিত করার জন্য, স্বয়ংক্রিয় প্রকাশনার পরিবর্তে পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা প্রবাহকে উৎসাহিত করুন। AI গভর্নেন্স: দায়িত্বশীলভাবে তৈরি করা -এ, আপনি শিখবেন কীভাবে ব্যবহারকারীদের তাদের বিশ্বাসকে ক্যালিব্রেট করতে সাহায্য করবেন।
- অসঙ্গতি : রান জুড়ে আউটপুট ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয়। প্রশমিত করার জন্য, স্বর এবং গঠন স্থিতিশীল করতে প্রম্পট টেমপ্লেট, তাপমাত্রা নিয়ন্ত্রণ, অথবা কয়েকটি শট উদাহরণ ব্যবহার করুন।
- বিষাক্ত বা ক্ষতিকারক কন্টেন্ট : মডেলটি পক্ষপাতদুষ্ট, আপত্তিকর, বা কৌশলী টেক্সট তৈরি করে। প্রশমিত করার জন্য, প্রদর্শনের আগে মডারেশন ফিল্টার এবং বিষাক্ততা শ্রেণিবদ্ধকারী প্রয়োগ করুন। বাস্তব প্রম্পট সহ ক্রমাগত আউটপুট পরীক্ষা করুন এবং প্রান্তের ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগ এবং পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য একটি প্রতিক্রিয়া লুপ রাখুন।
- বিলম্ব এবং খরচ : বড় মডেলগুলি ধীর এবং ব্যয়বহুল হতে পারে। বিশেষ করে যদি আপনি বৃহৎ পরিসরে গ্রহণের লক্ষ্য রাখেন, তাহলে মডেলগুলির খরচ এবং সম্পদের ব্যবহার আগে থেকেই অনুমান করা কঠিন হতে পারে। কমাতে, ছোট কাজের জন্য ক্যাশিং, ব্যাচিং এবং ছোট মডেল ব্যবহার করুন।
আপনার টেকওয়ে
সংক্ষেপে, জেনারেটিভ এআই কাঁচা ধারণাগুলিকে টেক্সট, ছবি, কোড বা কথোপকথনের মতো বাস্তব সামগ্রীতে রূপান্তরিত করে। এটি সেখানে সমৃদ্ধ হয় যেখানে সৃজনশীলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা নির্ভুলতার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
একজন ওয়েব ডেভেলপার হিসেবে, আপনার সাফল্য নির্ভর করে সঠিক প্রম্পট ডিজাইন করা, সঠিক ডেটার উপর আপনার মডেলকে ভিত্তি করে তৈরি করা এবং ব্যবহারকারীর পছন্দের সাথে সিস্টেমকে ক্রমাগত সারিবদ্ধ করার উপর।
রিসোর্স
আরও ছোট এবং টেকসই মডেল নির্বাচন সম্পর্কে পড়ুন। আরও উন্নত শিক্ষার জন্য:
- জেনারেটিভ এআই-এর উপর মেশিন লার্নিং ক্র্যাশ কোর্সটি নিন।
- রেসপন্সিবল জেনারেটিভ এআই টুলকিট পর্যালোচনা করুন।
- জেনারেটিভ এআই-এর বিভিন্ন ধরণের বেস মডেল সম্পর্কে আরও জানতে, "দ্য আর্ট অফ এআই প্রোডাক্ট ডেভেলপমেন্ট" বইয়ের ৫ম অধ্যায়টি পড়ুন।
তোমার বোধগম্যতা পরীক্ষা করো।
জেনারেটিভ এআই এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই আউটপুটের মধ্যে মূল পার্থক্য কী?
মডেল তাপমাত্রার ভূমিকা কী?
জেনারেটিভ এআই মূল্যায়নের জন্য কেন প্রমিত মানদণ্ড প্রায়শই অপর্যাপ্ত?
নিচের কোনটি হ্যালুকেশনের জন্য একটি সাধারণ প্রশমন?
জেনারেটিভ এআই লুপ অনুসারে ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া নিয়ে আপনার কী করা উচিত?