কথোপকথনমূলক এআই কি বড় ভাষার মডেলের উপর নির্ভর করবে?

AI কি "আরো ভাল" মানসিকতার সাথে আরও ভাল পারফর্ম করবে? ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) নির্ভুলতা প্রাথমিক কথোপকথন পর্যায়ে পৌঁছানোর জন্য অসংখ্য বাইট ডেটার উপর নির্ভর করে। ব্যাকরণ থেকে শব্দার্থবিদ্যা পর্যন্ত, ডেটা সেটে অভিধানগুলি ডাউনলোড করার চেয়ে এআই কথোপকথন মডেলগুলিতে আরও বেশি গুরুত্ব রয়েছে।

বৃহৎ ভাষার মডেল (LLMs) হল কথোপকথনমূলক AI চ্যাটবট যা চ্যাটজিপিটির মতো বিশ্বকে ঝড় তুলেছে। ChatGPT-এর মতো পণ্যগুলি কি কথোপকথনমূলক AI-এর ভবিষ্যতের জন্য রোল মডেল — যা LLM-এর উপর নির্ভর করে — নাকি তাদের জনপ্রিয়তা কি মানুষ আরও ভাল করতে পারে তার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে?

কথোপকথনমূলক এআই এর একটি উদাহরণ কি?

BERT এবং ChatGPT হল বিশ্বের সবচেয়ে পরিচিত কথোপকথনমূলক AI। এলএলএমগুলি বইয়ের মতো ডেটা ইনপুট এবং সোশ্যাল মিডিয়া বা ওয়েবসাইটগুলির মতো সর্বদা আপডেট হওয়া উত্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করে৷ উন্নত NLP-এর সাথে একত্রে, এটি মানুষের মতো পড়ার সময় যতটা সম্ভব নির্ভুল ডেটা দিয়ে বাক্য তৈরি করে সিনট্যাক্টিকভাবে এবং টোনালি প্রতিক্রিয়া তৈরি করার চেষ্টা করে।

চ্যাটবট ডিজাইনাররা প্রশ্ন করা শুরু করেছেন যে পূর্ববর্তী কথোপকথনমূলক এআই মডেলগুলি যা এলএলএম-এর উপর নির্ভর করে না এমনকি চ্যাটবটগুলির পরবর্তী পর্যায়ে এটি তৈরি করা উচিত কিনা। এলএলএম যখন আশ্চর্যজনকভাবে খাঁটি এবং বিশ্বাসযোগ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করে তখন কেন মানবতার পুরানো নকশা নিয়ে পরীক্ষা চালিয়ে যাওয়া উচিত?

কথোপকথনমূলক এআই বৃদ্ধিকে অনুঘটক করার জন্য মানুষকে অবশ্যই এলএলএম-এর উপর নির্ভর করতে হবে। তাদের অভিযোজনযোগ্যতা এবং মাপযোগ্যতা তাদের ত্রুটি থাকা সত্ত্বেও, পূর্ববর্তী প্রযুক্তিগুলির সাথে অতুলনীয়।

কিভাবে ভাষা মডেল পরিবর্তন করতে পারেন?

এলএলএমগুলি নিখুঁত নয় - বেশিরভাগ ত্রুটি ছাড়াই তারা বিকাশের খুব তাড়াতাড়ি। হ্যালুসিনেশন LLM-কে প্লেগ করে, ব্যবহারকারীদের অসংলগ্ন বা সম্পূর্ণ ভুল প্রতিক্রিয়া প্রদান করে যা 41% সময় পর্যন্ত বিশ্বাসযোগ্য বলে মনে হয়। কেন এই ধরনের একটি সমস্যা যদি এই মডেলগুলি আধুনিক কথোপকথন AI এর শিখর হয়?

মানুষের মতো শব্দ করা ডেটা ফাঁককে আরও বেশি সমস্যাযুক্ত করে তোলে কারণ কোনও ডেটা সেট জ্ঞানের প্রতিটি অংশ অ্যাক্সেস করতে পারে না। এটি এমন একটি বাক্য গঠন করতে পারে যা এলএলএমকে বোধগম্য বলে মনে করে কারণ তথ্যটি নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে সঠিক। 100% সময় মানুষের মতো উপায়ে যোগাযোগ করার চেষ্টা করার সময় এটি কখন নয় তা বোঝা যায় না। সংকল্পের নির্মাণটি এমন তথ্যের ঝাঁকুনি হতে পারে যা আশ্বস্ত বলে মনে হয় কিন্তু এর কোনো সমর্থন নেই।

হ্যালুসিনেশন দুর্বল তদারকি এবং ডেটা কিউরেশনের একটি পণ্য হতে পারে। কনসেপ্ট ড্রিফ্ট, ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং এমন সব সমস্যা যার ফলে সবচেয়ে পরিণত কথোপকথনকারী AI থেকেও ভুল প্রতিক্রিয়া দেখা দেয়। যখন AI-এর জন্য শেখার পরিবেশ অসঙ্গতি বা অপ্রাসঙ্গিক ডেটার সাথে সংযোগ তৈরি করতে সহায়তা করে যা বিচক্ষণ নতুন ডেটা প্রতিরোধ করবে, আপনি LLM-কে একই প্রশ্ন দুবার জিজ্ঞাসা করতে পারেন এবং দুটি ভিন্ন উত্তর পেতে পারেন।

বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি কীভাবে যোগাযোগকে প্রভাবিত করে?

এলএলএম-এর আগে কখনও লেপারসনের এত বিশাল এবং শক্তিশালী কথোপকথনমূলক এআই অ্যাক্সেস ছিল না। ওপেনএআই-এর আবির্ভাব একটি প্রয়োজনীয় প্রযুক্তিগত পরিবর্তন ছিল, কারণ এটির কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য মানুষের সরঞ্জামের সাথে খেলতে হবে। 75% এরও বেশি ভোক্তা AI এর আরও বেশি মানুষ হওয়ার ক্ষমতাতে বিশ্বাস করেন , যা দেখায় যে লোকেরা সরঞ্জামগুলির সাথে কতটা গুরুত্ব সহকারে যোগাযোগ করে।

যেহেতু এলএলএম ভাষা বিশ্লেষণ করার সময় প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক খুঁজে পায়, তাই এটি মানুষকে বুঝতে দেয় কিভাবে যোগাযোগ জ্ঞানকে প্রভাবিত করে। যদি চ্যাটজিপিটি একটি উত্তর সংগ্রহ করার জন্য ওয়েবসাইটগুলির দিকে তাকিয়ে থাকে, তাহলে আপনার বাক্যাংশ কীভাবে আউটপুটকে প্রভাবিত করতে পারে? এলএলএমগুলি কীভাবে ভাষা এবং যোগাযোগের সাথে মানবতার অগ্রাধিকারগুলিকে প্রতিলিপি করে , বিশেষত ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপে? কিভাবে কথোপকথনমূলক AI লোকেদের সাথে কথা বলে - কম্পিউটার বিজ্ঞানী থেকে শিক্ষার্থী পর্যন্ত - প্রত্যেকেরই প্রয়োজন - বিশ্ব কীভাবে ব্যক্তি এবং অনলাইনে কথা বলে তা প্রতিফলিত করা।

আরও ব্যবহারকারীর অবদানের সমান আরও তথ্য যা এটি তার ক্ষমতা প্রসারিত করতে ব্যবহার করতে পারে, যা হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ প্রসেসিং নামেও পরিচিত । লোকেরা পুরানো তথ্য সনাক্ত করতে এবং বিতরণ উন্নত করতে সহায়তা করে। কোম্পানি এবং ব্যক্তিরা যারা আগে এলএলএম ব্যবহার করে না তারা এখন পরীক্ষা করতে পারে কিভাবে তারা জীবনকে সহজ করে তুলতে পারে এবং ক্রিয়াকলাপকে স্ট্রিমলাইন করতে পারে। সংক্ষেপে, এই সম্পদগুলি AI সম্প্রসারণ এবং গ্রহণের জন্য বিনামূল্যের বিজ্ঞাপন ছিল।

এআই ভাষার মডেলদের সম্মান করা

কথোপকথনমূলক AI এর ভবিষ্যত একটি ধাপের পাথর হিসাবে LLM-এর উপর নির্ভর করতে পারে বা বিকাশের পরবর্তী পর্যায়ে প্রকাশ করতে পারে। নির্ভুলতা এবং বিতর্ক সত্ত্বেও, এটি ইতিমধ্যে বিশ্বব্যাপী একটি উল্লেখযোগ্য সাংস্কৃতিক প্রভাব ফেলেছে, যা প্রত্যেককে ভবিষ্যতের অ্যাক্সেসের সাথে আলোকিত করেছে। সম্ভবত AI-এর চিরকালের জন্য LLM-এর উপর নির্ভর করা উচিত নয়, কিন্তু ইতিবাচক অগ্রগতির জন্য গতি বজায় রাখার জন্য এটি এখনই প্রয়োজন তা অমূলক।