ভিকুনা: এটি লামা, আলপাকা এবং চ্যাটজিপিটির সাথে কীভাবে তুলনা করে?

একজন AI স্টার্টআপ প্রতিষ্ঠাতা হিসাবে, আপনি সম্ভবত জানেন যে ChatGPT-এর মতো বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি কথোপকথনমূলক AI-কে এগিয়ে নিতে কতটা প্রভাবশালী হয়েছে।

যাইহোক, বাণিজ্যিক লাইসেন্সিং খরচ, সেন্সরশিপ সমস্যা, অবনমিত কর্মক্ষমতা, গোপনীয়তা উদ্বেগ এবং ব্ল্যাক বক্স সহ, এই মালিকানাধীন মডেলগুলি অনেক স্টার্টআপের নাগালের বাইরে থেকে যায়।

এখানেই ভিকুনা নামে একটি ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট আসে৷ স্ট্যানফোর্ডের মতো প্রতিষ্ঠানের গবেষকদের একটি দল দ্বারা তৈরি, ভিকুনা হল একটি ওপেন-সোর্স কথোপকথনমূলক মডেল যা ChatGPT-এর 90% গুণমান অর্জন করে৷ এটি এটিকে GPT-4 এর মতো বন্ধ-অফ মডেলগুলির একটি উত্তেজনাপূর্ণ বিকল্প করে তোলে।

সাবস্ক্রাইব করুন বা এই মত আরো বিষয়বস্তুর জন্য টুইটারে আমাকে অনুসরণ করুন!

এই নিবন্ধে, আমরা ভিকুনা কী, এটি কীভাবে কাজ করে, এর ক্ষমতাগুলি এবং কীভাবে আপনি একজন AI প্রতিষ্ঠাতা হিসাবে এটিকে কাজে লাগাতে পারবেন তা অন্বেষণ করব। আমরা দেখতে পাব কিভাবে এটি ChatGPT এবং বেস LLaMA মডেলের মত প্রতিযোগীদের কাছে স্ট্যাক আপ করে।

আমি কিছু সহায়ক টিপস এবং নির্দেশিকাও শেয়ার করব যা আপনি মডেলের নির্দিষ্ট দিক সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য অনুসরণ করতে পারেন।

আমরা এই নিবন্ধটির জন্য Vicuna-13b-এ মনোনিবেশ করব, তবে আপনার চেষ্টা করার জন্য সেখানে ভিকুনার বিভিন্ন আকারের মডেল রয়েছে। চল শুরু করি!

দ্রষ্টব্য: চ্যাটের জন্য LLaMA সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য Vicuna একমাত্র মডেল নয়। কথোপকথনমূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য LLaMA v2 , Alpaca , এবং LLaMA-v2-চ্যাট ব্যবহার করার বিষয়ে আমাদের গাইডগুলি দেখুন ৷

ভিকুনার একটি ওভারভিউ

কথোপকথনমূলক এআই-এর জগতে, আমরা সম্প্রতি চ্যাটজিপিটি-এর মতো মডেলগুলির মধ্যে অসাধারণ প্রাকৃতিক ভাষা দক্ষতা প্রদর্শনের সাথে বিস্ময়কর অগ্রগতি দেখেছি। যাইহোক, উপরে বর্ণিত সমস্ত সমস্যা সহ একটি মালিকানাধীন মডেল হিসাবে, ChatGPT অনেক বিকাশকারীদের জন্য একটি খারাপ বিকল্প হিসাবে রয়ে গেছে।

তাই আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং উন্মুক্ত মডেলের প্রয়োজন রয়েছে যা কথোপকথনমূলক অ্যাপগুলিতে উদ্ভাবনকে শক্তিশালী করতে পারে।

এখানেই ভিকুনা আসে। স্ট্যানফোর্ড, বার্কলে এবং এমবিজেডইউএআই-এর মতো নেতৃস্থানীয় প্রতিষ্ঠানের গবেষকদের দ্বারা তৈরি, ভিকুনা অত্যাধুনিক খোলা কথোপকথনমূলক AI প্রতিনিধিত্ব করে।

এটি একটি ওপেন-সোর্স ফাউন্ডেশন মডেল থেকে ট্রান্সফার শেখার ক্ষমতা প্রদর্শন করে কিউরেটেড ডায়ালগ ডেটাতে LLaMA মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউনিং করে তৈরি করা হয়েছিল।

ChatGPT এর তুলনায় আকারে ছোট হওয়া সত্ত্বেও, Vicuna এর কথোপকথনের মানের সাথে মেলে এবং উল্লেখযোগ্যভাবে অন্যান্য উন্মুক্ত মডেলের চেয়ে বেশি।

তবে এটি কেবল ভিকুনার প্রযুক্তি সম্পর্কে নয়। যা এটিকে সত্যিকারের প্রভাবশালী করে তোলে তা হল একটি অ-বাণিজ্যিক গবেষণা লাইসেন্সের অধীনে এর প্রাপ্যতা। এটি অত্যাধুনিক কথোপকথনমূলক AI-তে অ্যাক্সেস উন্মুক্ত করে যা আগে শুধুমাত্র বড় প্রযুক্তি সংস্থাগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল।

আমাদের কাছে অবশেষে একটি উন্মুক্ত মডেল রয়েছে যা পরবর্তী প্রজন্মের চ্যাটবট, ভার্চুয়াল সহকারী, কথোপকথন অনুসন্ধান ইঞ্জিন এবং অন্যান্য উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে শক্তি দিতে পারে।

ভিকুনার প্রতিশ্রুতি ইতিমধ্যেই দুর্দান্ত প্রকল্পগুলির মাধ্যমে প্রদর্শিত হয়েছে যা এটিকে কাজে লাগায়। উদাহরণস্বরূপ, MiniGPT4 একটি বুদ্ধিমান ভার্চুয়াল সহকারী তৈরি করতে ভিকুনা ব্যবহার করেছে, LLaVA এটির সাথে একটি কথোপকথনমূলক অনুসন্ধান ইঞ্জিন তৈরি করেছে, এবং ToolLLaMA প্রাকৃতিক ভাষা সামগ্রী তৈরির জন্য ভিকুনার ক্ষমতাগুলিকে ট্যাপ করে৷

এবং, অবশ্যই, আপনি একদিন এই তালিকায় আপনার নিজের প্রকল্প যোগ করতে পারেন!

এআই ডেভেলপার এবং স্টার্টআপদের জন্য, ভিকুনা একটি উত্তেজনাপূর্ণ নতুন সুযোগের প্রতিনিধিত্ব করে। এর উচ্চ ক্ষমতা, বিনামূল্যে উপলব্ধতা, এবং অনুমতিমূলক গবেষণা লাইসেন্স কথোপকথন অ্যাপ্লিকেশনগুলির দ্রুত প্রোটোটাইপিং সক্ষম করে৷

মালিকানাধীন মডেলগুলিতে অ্যাক্সেসের দ্বারা গেটেড হওয়ার পরিবর্তে, স্টার্টআপগুলি এখন অত্যাধুনিক কথোপকথনমূলক AI দিয়ে পণ্যগুলি যাচাই করতে এবং তৈরি করতে পারে। খেলার মাঠ ঠিক করা হয়েছে।

সুতরাং, সংক্ষেপে, ভিকুনা শীর্ষ-স্তরের কথোপকথন বুদ্ধিমত্তার অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার প্রতিশ্রুতি দেয়। এর উত্থান উন্মুক্ত এআই মডেল তৈরির ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক উপস্থাপন করে যা উদ্ভাবনকে শক্তিশালী করে।

যেকোন স্টার্টআপের জন্য কথোপকথনমূলক এআই লিভারেজ করার জন্য, ভিকুনা অবশ্যই একটি প্রজেক্ট যা মনোযোগ দেওয়ার মতো!

ভিকুনা কিভাবে তৈরি হয়েছিল? কি এটা বিশেষ করে তোলে?

ভিকুনার গল্প শুরু হয় এলএলএএমএ দিয়ে, মেটা এআই দ্বারা তৈরি একটি ওপেন-সোর্স ভাষা মডেল। সক্ষম হওয়া সত্ত্বেও, LLaMA-এর কোন অন্তর্নিহিত কথোপকথন ক্ষমতা ছিল না, মূলত কথোপকথনের শিল্পের পরিবর্তে ভাষার উপরই ফোকাস করা।

স্ট্যানফোর্ড, বার্কলে এবং এমবিজেডইউএআই সহ প্রতিষ্ঠানের গবেষকরা এটি পরিবর্তন করতে প্রস্তুত। তাদের লক্ষ্য ছিল ChatGPT-এর মতো মালিকানাধীন চ্যাটবটগুলির প্রতিদ্বন্দ্বী একটি ওপেন-সোর্স কথোপকথন মডেল তৈরি করা।

যাইহোক, পাঠ্য প্রক্রিয়া এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রশিক্ষিত একটি AI মডেলের মধ্যে পার্থক্য কী (যেমন LLaMA) বনাম চ্যাটের জন্য বিশেষায়িত একটি (যেমন ভিকুনা)? কয়েকটি মূল কারণ রয়েছে যা দুটিকে আলাদা করে:

• আর্কিটেকচার - ভিকুনার মত কথোপকথনমূলক মডেলগুলির একটি এনকোডার-ডিকোডার কাঠামো রয়েছে যা ডায়ালগের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এনকোডার কথোপকথনের ইতিহাস এবং বর্তমান ব্যবহারকারীর ইনপুটকে প্রাসঙ্গিক করে। ডিকোডার তারপর একটি প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। LLaMA-এর মতো সাধারণ ভাষার মডেলগুলিতে এই বিশেষায়িত আর্কিটেকচারের অভাব রয়েছে।

• প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্য - বিশেষ করে কথোপকথনমূলক কাজগুলিতে পারফরম্যান্সকে সর্বাধিক করার জন্য ভিকুনার মতো মডেলগুলি সূক্ষ্মভাবে তৈরি করা হয়। এটি কথোপকথন মেট্রিক্স অপ্টিমাইজ করার জন্য ডায়ালগ ডেটাসেটের প্রশিক্ষণ জড়িত। LLaMA সাধারণত পাঠ্যের জন্য প্রশিক্ষিত হয়, ডায়ালগের জন্য বিশেষায়িত নয়।

• মাল্টি-টার্ন ক্যাপাবিলিটিস - কথোপকথনমূলক মডেলগুলিকে বহু-মুখী কথোপকথন পরিচালনা করতে হবে, একাধিক বিনিময় জুড়ে প্রসঙ্গ এবং সুসংগততা বজায় রাখতে হবে। সাধারণ পাঠ্য মডেলগুলি একবারে একটি ইনপুট মূল্যায়ন করে।

• ইন্টারঅ্যাকটিভিটি - কথোপকথনমূলক এআইকে ব্যবহারকারীদের সাথে তরলভাবে যোগাযোগ করতে হবে, ফলো-আপ প্রশ্ন এবং স্পষ্টীকরণের প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে। পাঠ্য মূল্যায়ন আরও প্যাসিভ, ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাক্টিভিটির অভাব রয়েছে।

• মূল্যায়ন - কথোপকথনমূলক মডেলগুলির জন্য পাঠ্য মেট্রিক্সের বাইরে আরও জটিল মূল্যায়ন প্রয়োজন, সামঞ্জস্য, সূক্ষ্মতা এবং অনুপযুক্ত প্রতিক্রিয়াগুলি সুন্দরভাবে পরিচালনা করার ক্ষমতার মতো গুণাবলী পরীক্ষা করা।

যেখানে LLaMA এর মতো একটি সাধারণ ভাষা মডেল ডায়ালগ এজেন্টের জন্য নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা ছাড়াই পাঠ্য বিশ্লেষণ এবং প্রজন্মের উপর বেশি ফোকাস করে, সেখানে কথোপকথনমূলক এআই-এর লক্ষ্য প্যাসিভ পাঠ্য মূল্যায়নের চেয়ে মৌলিকভাবে আরও জটিল।

সেই লক্ষ্যে, গবেষকরা যারা ভিকুনা তৈরি করেছেন 70,000 টিরও বেশি মানব-চ্যাটজিপিটি ডায়ালগ এক্সচেঞ্জে LLaMA তৈরি করেছেন, কথোপকথনের মডেলটিকে বিশেষায়িত করেছেন এবং কথোপকথন প্রসঙ্গে পাঠ্যের স্বাভাবিক বৈশিষ্ট্যগুলি শেখান।

এই সূক্ষ্ম টিউনিংটি তাদের LLaMA-এর সংস্করণ দেওয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ছিল যে কথোপকথনমূলক বুদ্ধিমত্তার অভাব ছিল। ডায়ালগ ডেটাতে পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণের মাধ্যমে, LLaMA ভিকুনাতে রূপান্তরিত হয়েছিল, একটি এনকোডার-ডিকোডার ট্রান্সফরমার বহু-মুখী কথোপকথনের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।

তাদের প্রচেষ্টা কতটা ভালো কাজ করেছে?

অঙ্গনে প্রবেশ করুন: বিকল্প চ্যাট এআই মডেলের বিরুদ্ধে ভিকুনাকে মূল্যায়ন করা

ভিকুনার ক্ষমতা মূল্যায়ন করার জন্য, গবেষকরা এটি 200টি বিভিন্ন কথোপকথনমূলক প্রম্পটে পরীক্ষা করেছেন। আরও মূল্যায়নের জন্য, তাদের জিপিটি-4 মডেলটি তুলনামূলকভাবে ভিকুনার প্রতিক্রিয়া বিচার করেছিল।

ফলাফলগুলি দেখায় যে ভিকুনা আকারে ছোট হওয়া সত্ত্বেও কথোপকথনের ক্ষমতার 90% এর বেশি ChatGPT-এর গুণমান অর্জন করেছে। এটি উল্লেখযোগ্যভাবে মূল LLaMA মডেলকে ছাড়িয়ে গেছে।

আর্কিটেকচার অপ্টিমাইজেশানগুলিকে মানব ডায়ালগ ডেটার উপর বিশেষ সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের সাথে একত্রিত করে, গবেষকরা সফলভাবে LLaMA কে মালিকানাধীন চ্যাটবটগুলির সমতুল্য একটি ওপেন-সোর্স কথোপকথন মডেলে উন্নত করেছেন।

আসুন অফিসিয়াল প্রকল্প সাইট থেকে নেওয়া একটি উদাহরণ হিসাবে একটি হেড-টু-হেড টেস্ট দেখুন।

ভিকুনা এবং প্রতিযোগী মডেলের মধ্যে মুখোমুখি চ্যালেঞ্জের উদাহরণ, এই ক্ষেত্রে, সম্ভাব্য বিকল্প হিসাবে ChatGPT-3.5 ব্যবহার করে।

প্রকল্প সাইটে উদাহরণ টাস্কের একটি সংগ্রহ রয়েছে, যেখানে Vicuna-13b এবং প্রতিযোগী মডেল উভয়কেই হেড টু হেড যেতে বলা হয়েছে। GPT-4 মডেলটি তারপর প্রতিটি মডেলকে স্কোর করার জন্য বিচারক হিসাবে ব্যবহার করা হয় এবং তার যুক্তি প্রকাশ করা হয়।

এটি কিছু সত্যিই চোখ খোলার তুলনা তৈরি করে। উপরের ছবিতে একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে। আরেকটি হল এই চ্যালেঞ্জ, নীচে দেখানো হয়েছে:

• বিভাগ: ভূমিকা
• প্রশ্ন: আপনি কীভাবে একটি রাজকীয় ভোজসভায় মধ্যযুগীয় নাইট হিসাবে নিজেকে পরিচয় করিয়ে দেবেন?

LLaMA-13b এর প্রতিক্রিয়া:

"আমি একজন বীর নাইট, রাজার প্রতি অনুগত। আমি তার সম্মান রক্ষা করতে এবং তার দেশকে রক্ষা করার জন্য যথাসাধ্য চেষ্টা করব। (পঙ্গু! GPT-4 দ্বারা 7/10 স্কোর করা, আমার মতে খুবই উদার।)"

ভিকুনা-১৩বি:

**"**একজন মধ্যযুগীয় নাইট হিসাবে, আমি একটি রাজকীয় ভোজসভায় একটি গভীর ধনুক এবং একটি সম্মানজনক বক্তৃতা দিয়ে নিজেকে পরিচয় করিয়ে দেব, আমার নম্র উত্স এবং মুকুটের প্রতি আমার আনুগত্য স্বীকার করে৷ আমি কিছু বলতে চাই:

"আমার প্রভু এবং ভদ্রমহিলা, আমি একজন নম্র নাইট, রাজ্যের সেবা এবং রক্ষা করার শপথ নিয়েছি। আমি যোদ্ধাদের একটি দীর্ঘ লাইন থেকে এসেছি যারা প্রজন্ম ধরে এই রাজ্যকে রক্ষা করার জন্য লড়াই করেছে। আমি আজ এখানে উপস্থিত হতে পেরে সম্মানিত বোধ করছি। এই ধরনের সম্মানিত কোম্পানি, এবং আমি আমার কাজ এবং কর্ম দ্বারা আপনার বিশ্বাস এবং সম্মান অর্জনের আশা করি। আমি আমার তলোয়ার, আমার ঢাল এবং আমার জীবন আমার রাজা এবং আমার জনগণের সেবার জন্য শপথ করছি।"

আমি তখন ভোজসভায় আমার আসন গ্রহণ করব, আমার ভালদের বিজ্ঞ পরামর্শ শুনতে এবং শেখার জন্য এবং আমি যে কোনও উপায়ে তাদের সেবা করতে প্রস্তুত থাকব।"

বাহ! Vicuna থেকে উপায় ভাল প্রতিক্রিয়া. এখানে GPT-4 এর যুক্তি ব্যাখ্যা করে যে কি ভিকুনাকে LLaMA এর একটি উচ্চতর বিকল্প করে তোলে।

সহকারী 1 [LLaMA] একটি সংক্ষিপ্ত এবং প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করেছিল, কিন্তু এটি মধ্যযুগীয় নাইটের ভূমিকায় প্রত্যাশিত বিশদ এবং আনুষ্ঠানিকতার অভাব ছিল। সহকারী 2 [ভিকুনা] , অন্যদিকে, একটি আরও ব্যাপক এবং সুগঠিত প্রতিক্রিয়া প্রদান করেছে, যার মধ্যে একটি সম্মানজনক বক্তৃতা রয়েছে যা নাইটের নম্রতা, আনুগত্য এবং রাজ্যের প্রতি উত্সর্গ প্রদর্শন করে। এই প্রতিক্রিয়াটি একটি রাজকীয় ভোজসভার প্রেক্ষাপটের জন্য আরও উপযুক্ত ছিল এবং মধ্যযুগীয় নাইটের ভূমিকা এবং শিষ্টাচার সম্পর্কে আরও ভাল বোঝার প্রমাণ দেয়।

যদিও এলএলএমগুলি অন্য এলএলএমগুলির নির্ভুল বিচারক নয়, মানুষও নয়। আমি মনে করি AI বিচার এবং মূল্যায়ন করার জন্য AI এর ব্যবহার হল কোন বিকল্পগুলি সর্বোত্তম তা বিচার করার একটি চমত্কার মাপযোগ্য এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ উপায়।

আপনার LMSYS.org সাইটে অন্যান্য প্রতিযোগী উত্তর এবং কাজগুলি পরীক্ষা করা উচিত।

আসুন নিজেরাই চেষ্টা করি: ভিকুনা দিয়ে কীভাবে একটি মৌলিক চ্যাটবট তৈরি করবেন

এখন যেহেতু আমরা দেখেছি কিভাবে মডেলটি কিছু বিকল্পের বিপরীতে স্ট্যাক করে, আসুন দেখি কিভাবে আমরা একটি সাধারণ চ্যাটবট তৈরি করতে পারি যার সাথে আমরা আমাদের কমান্ড লাইন থেকে যোগাযোগ করতে পারি। এখানে প্রদত্ত গাইডের ধাপগুলি আরও প্রসারিত করা যেতে পারে যাতে আপনি চালিয়ে যেতে পারেন এবং আপনার এআই প্রকল্পের জন্য আপনার নিজস্ব চ্যাটবট তৈরি করতে পারেন!

ধাপ 1: সেটআপ

Node.js ইনস্টল করুন : নিশ্চিত করুন যে আপনার সিস্টেমে Node.js ইনস্টল করা আছে।

একটি প্রকল্প ডিরেক্টরি তৈরি করুন : আপনার টার্মিনালে নিম্নলিখিতটি চালান:

 mkdir my-chatbot cd my-chatbot npm init -y npm install replicate

আপনার API টোকেন সেট করুন : your_api_token_here আপনার প্রকৃত API টোকেন দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন:

 export REPLICATE_API_TOKEN=your_api_token_here

ধাপ 2: চ্যাটবট কোড লেখা

chatbot.js নামে একটি ফাইল তৈরি করুন এবং নিম্নলিখিত কোড যোগ করুন:

 const Replicate = require("replicate"); const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); async function generateResponse(prompt) { const output = await replicate.run( "replicate/vicuna-13b:version_hash_here", { input: { prompt: prompt }, } ); return output.items[0]; } const readline = require('readline'); const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout }); function askQuestion() { rl.question('You: ', async (userInput) => { const botResponse = await generateResponse(userInput); console.log(`Bot: ${botResponse}`); askQuestion(); }); } askQuestion();

Vicuna 13b মডেলের জন্য সঠিক সংস্করণ হ্যাশ দিয়ে version_hash_here প্রতিস্থাপন করুন।

ধাপ 3: চ্যাটবট চালানো

সম্পাদন করে চ্যাটবট চালান:

 node chatbot.js

আপনি এখন কমান্ড লাইনের মাধ্যমে আপনার চ্যাটবটে একটি বার্তা পাঠাতে পারেন!

আপনার নিজের চ্যাটবট তৈরি করতে চান না? ভিকুনা কীভাবে কাজ করে তা মূল্যায়ন করতে আপনি এই ডেমো ব্যবহার করতে পারেন।

Vicuna-13b-v1.3-এর মডেলের বিবরণ পৃষ্ঠায় কয়েকটি ডেমো রয়েছে যা আপনি মডেলের সাথে খেলতে ব্যবহার করতে পারেন। আপনার চেষ্টা করার জন্য এখানে একটি এমবেড করা আছে (নিচের লিঙ্কে এটি উপলব্ধ না হলে আপনি এটি অ্যাক্সেস করতে এই লিঙ্কটি ব্যবহার করতে পারেন)।

এই ডেমো, zeno-ml দ্বারা নির্মিত, আপনাকে মডেল এবং অতিরিক্ত পরামিতিগুলির তুলনা করে দেখতে দেয় যে ভিকুনা LLaMA, GPT2, এবং MPT-এর মতো প্রতিযোগীদের বিরুদ্ধে তাপমাত্রা বা অন্যান্য পরামিতিগুলির পরিবর্তনের সাথে কতটা ভাল পারফর্ম করে।

ভিকুনার সীমাবদ্ধতা

যদিও কথোপকথন প্রযুক্তিগুলি দ্রুত অগ্রসর হয়েছে, মডেলগুলি এখনও গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি।

• একটি সমস্যা জ্ঞান গ্রাউন্ডিং হয়. কথোপকথনকারী এজেন্টদের বাস্তব বাস্তব জ্ঞানে পর্যাপ্ত ভিত্তির অভাব রয়েছে, যা তাদের যুক্তিযুক্ত-শব্দযুক্ত কিন্তু ভুল প্রতিক্রিয়ার প্রবণ করে তোলে। বাস্তব জগতে আরো গ্রাউন্ডিং নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে।

• যুক্তির ক্ষমতা হল উন্নতির আরেকটি ক্ষেত্র। যৌক্তিক যুক্তি, কার্যকারণ অনুমান, এবং গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি চ্যাটবটগুলির জন্য কঠিন থেকে যায়। তাদের যুক্তির ক্ষমতা এখনও সীমিত।

• স্কেলে এআই সিস্টেমের কথোপকথনের গুণমান মূল্যায়ন করাও অসুবিধা সৃষ্টি করে। একটি পৃথক এআই বিচারকের কাছে জিজ্ঞাসা করার মতো বর্তমান সমাধানগুলিতে ত্রুটি রয়েছে। কঠোর মূল্যায়ন কাঠামোর বিকাশ একটি উন্মুক্ত সমস্যা।

• অতিরিক্তভাবে, অসম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ ডেটার উপর নির্ভরতার কারণে পক্ষপাতিত্ব এবং নিরাপত্তা সমস্যাগুলি অব্যাহত থাকে। কথোপকথনমূলক মডেলগুলি কখনও কখনও অনুপযুক্ত বা অনিরাপদ আচরণ করতে পারে। উন্নত প্রশিক্ষণের ডেটা কিউরেশন গুরুত্বপূর্ণ।

• নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে চ্যাটবটগুলিকে মানিয়ে নেওয়া এবং কেসগুলি ব্যবহার করা এখনও চ্যালেঞ্জিং প্রমাণিত হয়। বিভিন্ন ডোমেনের জন্য আরও ব্যক্তিগতকরণ এবং কাস্টমাইজেশন প্রয়োজন। আপনি বাক্সের বাইরে এটি সহজে করতে পারবেন না।

যদিও দুর্দান্ত অগ্রগতি হয়েছে, এই সীমাবদ্ধতাগুলি উন্নতির জন্য মূল ক্ষেত্রগুলিকে তুলে ধরে।

জ্ঞানের গ্রাউন্ডিং, যুক্তি, মূল্যায়ন, প্রশিক্ষণ ডেটা, কাস্টমাইজেশন এবং স্থাপনের দক্ষতার অগ্রগতি ভিকুনার মতো মডেলগুলির সাথে কথোপকথন বুদ্ধিমত্তার পরবর্তী স্তরকে সক্ষম করতে পারে।

উপসংহার: ChatGPT, LLaMA এবং অন্যান্য LLM-এর জন্য একটি ওপেন-সোর্স বিকল্প হিসাবে ভিকুনা এআই ব্যবহার করা

ভিকুনার উন্নয়ন ওপেন সোর্স কথোপকথন এআই অগ্রসর হওয়ার ক্ষেত্রে আশাব্যঞ্জক অগ্রগতি প্রদর্শন করে।

বিশেষ করে ডায়ালগ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এলএলএএমএ মডেল আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণের পদ্ধতির সূক্ষ্ম-টিউনিং করে, গবেষকরা একটি অবাধে উপলব্ধ কথোপকথন এজেন্ট তৈরি করতে সক্ষম হয়েছেন যা নেতৃস্থানীয় মালিকানা বিকল্পগুলির সাথে প্রতিযোগিতামূলক।

যাইহোক, যুক্তি, মূল্যায়ন, কাস্টমাইজেশন এবং অন্যান্য ক্ষেত্রের সীমাবদ্ধতাগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য কাজ করা বাকি রয়েছে। যদিও ভিকুনার মতো মডেলগুলি অনেক বেঞ্চমার্কে শক্তিশালী ফলাফল অর্জন করে, তারা ব্যাপক মানুষের কথোপকথনকে সম্পূর্ণরূপে প্রতিলিপি করে না।

এই মডেলগুলি সারিবদ্ধ করার উপর চলমান গবেষণা গুরুত্বপূর্ণ হবে।

তা সত্ত্বেও, ভিকুনা অত্যাধুনিক কথোপকথনমূলক বুদ্ধিমত্তার অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার ক্ষেত্রে একটি মূল্যবান পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে।

স্টার্টআপ এবং ডেভেলপারদের জন্য যারা চ্যাটবট, সহকারী এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে, ভিকুনার মতো ওপেন-সোর্স বিকল্পগুলি সীমাবদ্ধ বাণিজ্যিক লাইসেন্সিং ছাড়াই স্বাগত ক্ষমতা প্রদান করে।

ভিকুনার পেছনের উৎপত্তি এবং প্রযুক্তিগত বিবরণ কথোপকথনমূলক এআই-এর জন্য বিশেষ প্রশিক্ষণ পদ্ধতির জন্য দরকারী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। গবেষণা চলতে থাকলে, আমরা এই পদ্ধতিগুলির উপর ভিত্তি করে আরও উদ্ভাবন দেখতে আশা করতে পারি।

ভিকুনার পেছনের লেখকরা ওপেন-সোর্সিং এ ধরনের একটি সক্ষম ডায়লগ এজেন্টের জন্য গুরুত্বপূর্ণ অবদান রেখেছেন।

যদিও আরও অগ্রগতি এখনও প্রয়োজন, ভিকুনা অর্থপূর্ণ ফলাফলগুলি প্রদর্শন করে যা উন্মুক্ত কথোপকথনমূলক মডেলগুলির বিকাশ থেকে আসতে পারে। এআই সম্প্রদায়ের জন্য, এটি একটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে, চূড়ান্ত গন্তব্য নয়।

এই প্রযুক্তিগুলিকে অগ্রসর করার জন্য ক্রমাগত কাজের সাথে, সামনের সম্ভাবনাগুলি উত্তেজনাপূর্ণ থাকে।

সাবস্ক্রাইব করুন বা এই মত আরো বিষয়বস্তুর জন্য টুইটারে আমাকে অনুসরণ করুন!

আরও পড়া এবং সম্পদ

আপনার নতুন পণ্য বা প্রকল্পের জন্য চূড়ান্ত চ্যাটবট তৈরি করার জন্য আপনার অনুসন্ধানে এই অন্যান্য নিবন্ধগুলি সহায়ক হতে পারে।

• Vicuna-13b মডেলের বিবরণ - মৌলিক মডেলের তথ্য সহ ভিকুনার একটি ওভারভিউ
• Vicuna-13B দিয়ে চ্যাটবট তৈরি করা - চ্যাটবট তৈরি করতে ভিকুনা ব্যবহার করার বিষয়ে একটি নিবন্ধ
• চ্যাটের জন্য LLM-এর তুলনা: LLaMA v2 বনাম Vicuna - LLaMA এর নতুন সংস্করণ 2 এবং ভিকুনার মধ্যে একটি তুলনা
• LangChain চ্যাট মডেল: একটি ওভারভিউ - LangChain চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি জনপ্রিয় কাঠামো

এছাড়াও এখানে প্রকাশিত