বড় ভাষার মডেল: এক্সপ্লোরিং ট্রান্সফরমার - পার্ট 2

হ্যালো পাঠকগণ, আমি বৃহৎ ভাষার মডেলের (LLMs)-এর আকর্ষণীয় জগতে ডুব দেওয়ার সময় আপনি আমার সাথে যোগ দিতে পেরে আনন্দিত। এলএলএম-এর বিকাশ বিভিন্ন ক্ষেত্রের মানুষের আগ্রহ কেড়ে নিয়েছে। আপনি যদি এই বিষয়ে নতুন হন, আপনি সঠিক জায়গায় আছেন। এই ব্লগে, আমরা ট্রান্সফরমার, তাদের উপাদান, তারা কীভাবে কাজ করে এবং আরও অনেক কিছু অন্বেষণ করব।

শুরু করতে প্রস্তুত? এর মধ্যে ডুব দেওয়া যাক!

এনএলপিতে ট্রান্সফরমার

ট্রান্সফরমার মডেল হল এক ধরনের গভীর শিক্ষার নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল যা ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) কাজে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়। ট্রান্সফরমার মডেলগুলি একটি ক্রম হিসাবে প্রদত্ত ইনপুট ডেটার প্রসঙ্গ শিখতে এবং এটি থেকে নতুন ডেটা তৈরি করতে বিশেষজ্ঞ। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, ট্রান্সফরমারগুলি অনেক বড় ভাষার মডেলগুলিতে (LLMs) বেসলাইন মডেল হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছে।

ট্রান্সফরমারের ইতিহাস

ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারটি জুন 2017-এ " অ্যাটেনশন ইজ অল ইউ নিড " কাগজে চালু করা হয়েছিল। ট্রান্সফরমার প্রবর্তনের পর, ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের চারপাশে এনএলপির ক্ষেত্রটি ব্যাপকভাবে বিকশিত হয়েছে। অনেক বড় ভাষার মডেল (এলএলএম) এবং প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি তাদের মেরুদণ্ড হিসাবে একটি ট্রান্সফরমার সহ চালু করা হয়েছিল। আসুন এনএলপির ক্ষেত্রে ট্রান্সফরমারগুলির বিবর্তনের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দেখি।

2018 সালের জুনে, প্রথম ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক GPT (জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার) চালু করা হয়েছিল। পরবর্তীতে একই বছরে, BERT (ট্রান্সফরমার থেকে দ্বি-নির্দেশিক এনকোডার প্রতিনিধিত্ব) চালু করা হয়। ফেব্রুয়ারি 2019-এ, GPT-এর উন্নত সংস্করণ, অর্থাৎ GPT-2 , OpenAI দ্বারা চালু করা হয়েছিল। একই বছরে, অনেক প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল, যেমন XLM এবং RoBERTa , স্থাপন করা হয়েছিল, যা NLP-এর ক্ষেত্রটিকে আরও প্রতিযোগিতামূলক করে তুলেছে।

2020 সাল থেকে, এনএলপির ক্ষেত্রটি অনেক নতুন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল চালু হওয়ার সাথে বুম হয়েছে। এই মডেলগুলির বৃদ্ধি মূলত ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর নির্ভরশীল ছিল। উপরের তালিকা থেকে শুধুমাত্র কয়েকটি প্রতিনিধি, যেখানে বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে, ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারে এমনকি অনেক মডেল তৈরি করা হয়েছে।

আমরা ট্রান্সফরমারের গঠন অন্বেষণ করার আগে, আসুন প্রথমে কিছু মৌলিক ধারণা বুঝতে পারি।

প্রাক-প্রশিক্ষণ

প্রাক-প্রশিক্ষণ হল স্ক্র্যাচ থেকে একটি মেশিন লার্নিং (ML) মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি কাজ। প্রশিক্ষণ পদ্ধতি প্রাথমিকভাবে মডেলের ওজন র্যান্ডমাইজ করে শুরু হয়। এই পর্যায়ে, শেখার জন্য মডেলটিতে প্রচুর পরিমাণে ডেটা দেওয়া হয়। সাধারণত, এই প্রশিক্ষণ পর্বটি ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ।

ফাইন-টিউনিং

ফাইন-টিউনিং হল ডোমেন-নির্দিষ্ট তথ্য সহ একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের উপর পরিচালিত একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি। প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলগুলি ব্যাপক জ্ঞান অর্জন করেছে, যা নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য তাদের কম উপযুক্ত করে তুলেছে। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন, প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষিত করা হয়, কিন্তু কম খরচে যেহেতু এটি ইতিমধ্যে কিছু ধারণা শিখেছে।

একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলে ফাইন-টিউনিং করার জন্য, আমরা স্থানান্তর শেখার কৌশল ব্যবহার করি। ট্রান্সফার লার্নিং হল একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যেখানে একটি মডেল অন্য একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে অনুমানের পূর্বাভাস দিতে একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে থেকে শেখা জ্ঞান প্রয়োগ করে।

এনকোডার

একটি ট্রান্সফরমারের একটি এনকোডার ইনপুট হিসাবে ডেটার ক্রম নেয় এবং প্রদত্ত ইনপুট ক্রমটির জন্য ভেক্টরগুলির একটি ক্রম তৈরি করে। এনকোডার মডেলগুলি তাদের মধ্যে উপস্থিত স্ব-মনোযোগ স্তরগুলি ব্যবহার করে এটি সম্পাদন করে। আমরা পরে আরো বিস্তারিতভাবে এই আত্ম-মনোযোগ স্তর আলোচনা করব.

এই মডেলগুলিকে প্রায়শই "দ্বিমুখী" মনোযোগ সহ বর্ণনা করা হয় এবং প্রায়শই স্বয়ংক্রিয়-এনকোডিং মডেল হিসাবে উল্লেখ করা হয়। এনকোডার মডেলগুলি প্রাথমিকভাবে বাক্য শ্রেণিবিন্যাসে নিযুক্ত করা হয় এবং নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER)।

ডিকোডার

একটি ট্রান্সফরমারে একটি ডিকোডার ইনপুট হিসাবে ভেক্টরের একটি ক্রম নেয় এবং আউটপুট টোকেনের একটি ক্রম তৈরি করে। এই আউটপুট টোকেনগুলি জেনারেট করা পাঠ্যের শব্দ। এনকোডারের মতো, ডিকোডারও অনেক স্ব-মনোযোগ স্তর ব্যবহার করে। ডিকোডার মডেলের প্রাক-প্রশিক্ষণ সাধারণত বাক্যের পরবর্তী শব্দের পূর্বাভাস দেওয়ার চারপাশে ঘোরে। এই মডেলগুলি পাঠ্য তৈরির সাথে জড়িত কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।

মনোযোগ স্তর

ট্রান্সফরমারের স্ব-মনোযোগ স্তরগুলি মডেলটিকে ইনপুট পাঠ্যের শব্দগুলির মধ্যে দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা শিখতে দেয়।

মডেলটি ইনপুট অনুক্রমের পাঠ্যের জোড়ার মধ্যে মিলের স্কোর গণনা করে এটি করে। স্তরটি তখন ইনপুট ভেক্টরের ওজন গণনা করতে এই স্কোর ব্যবহার করে। এই স্তরগুলির আউটপুট হল ওজনযুক্ত ইনপুট ভেক্টর।

এখন যেহেতু আপনার কাছে এনকোডার, ডিকোডার এবং মনোযোগের স্তরগুলির প্রাথমিক ধারণাগুলি সম্পর্কে ধারণা রয়েছে, আসুন ট্রান্সফরমারগুলির আর্কিটেকচারে ডুব দেওয়া যাক।

ট্রান্সফরমারের আর্কিটেকচার

একটি ট্রান্সফরমার মডেলের গঠন নীচের চিত্রের অনুরূপ।

এনকোডারগুলি বাম দিকে স্থাপন করা হয়, এবং ডিকোডারগুলি ডানদিকে স্থাপন করা হয়। এনকোডারগুলি পাঠ্যের ক্রমকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসাবে ভেক্টরগুলির একটি ক্রম তৈরি করে, যা ডিকোডারগুলিতে ইনপুট হিসাবে দেওয়া হয়। ডিকোডার আউটপুট টোকেনগুলির একটি ক্রম তৈরি করবে। এনকোডারগুলি স্ব-মনোযোগ স্তরগুলির সাথে স্ট্যাক করা হয়৷

প্রতিটি স্তর একটি ইনপুট ভেক্টর নেয় এবং স্ব-মনোযোগ ব্যবস্থার উপর ভিত্তি করে একটি ওজনযুক্ত ইনপুট ভেক্টর প্রদান করে, যা আমরা ইতিমধ্যে আলোচনা করেছি। ওজনযুক্ত যোগফল হল স্ব-মনোযোগ স্তরের আউটপুট।

ডিকোডারে স্ব-মনোযোগ স্তরগুলির একটি স্ট্যাক এবং একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) রয়েছে। স্ব-মনোযোগ স্তরগুলি এনকোডারগুলির মতো একইভাবে কাজ করে, তবে RNN ভেক্টরের ওজনযুক্ত যোগফলকে আউটপুট টোকেনে রূপান্তর করার দায়িত্ব নেবে৷ তাই, এখন পর্যন্ত এটা পরিষ্কার হওয়া উচিত যে RNN ওজনযুক্ত ভেক্টরকে ইনপুট হিসেবে গ্রহণ করে এবং আউটপুট হিসেবে আউটপুট টোকেন তৈরি করে। সহজ কথায়, আউটপুট টোকেন হল আউটপুট বাক্যে উপস্থিত শব্দ।

ট্রান্সফরমারগুলির কোড-স্তরের বোঝার জন্য, ট্রান্সফরমারগুলির এই PyTorch বাস্তবায়নের দিকে নজর দেওয়ার জন্য আমি আপনাকে প্রশংসা করব।

উপসংহার

ট্রান্সফরমাররা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) ক্ষেত্রে প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনা করার মাধ্যমে বৈপ্লবিক পরিবর্তন এনেছে। Google-এর BERT এবং OpenAI-এর GPT সিরিজের মতো নেতৃস্থানীয় মডেলগুলি সার্চ ইঞ্জিন এবং পাঠ্য তৈরিতে তাদের রূপান্তরমূলক প্রভাব প্রদর্শন করে৷

ফলস্বরূপ, তারা আধুনিক মেশিন লার্নিং-এ অপরিহার্য হয়ে উঠেছে, এআই-এর সীমা ঠেলে এবং প্রযুক্তিগত অগ্রগতির জন্য নতুন সুযোগ তৈরি করে। ফলস্বরূপ, তারা আধুনিক মেশিন লার্নিং-এ অপরিহার্য হয়ে উঠেছে, এআই-এর সীমানাকে এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছে এবং প্রযুক্তিগত অগ্রগতিতে নতুন পথ খুলেছে।

সুখী শেখার!

তথ্যসূত্র

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) এর উপর এই সিরিজের অন্যান্য নিবন্ধগুলি পড়ুন: