চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য LLaMA v2 এ গভীরভাবে ডুব দিন

অনলাইন চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মানুষের মতো প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জটিলতাগুলি সম্পর্কে চিন্তা করুন৷ আপনি কিভাবে অবকাঠামো দক্ষ এবং প্রতিক্রিয়া বাস্তবসম্মত করতে পারেন? সমাধান হল এআই ভাষার মডেল। এই নির্দেশিকায়, আমরা A16z-infra-এর Meta- এর নতুন llama13b-v2-chat LLM-এর বাস্তবায়ন নিয়ে আলোচনা করেছি, একটি 13-বিলিয়ন-প্যারামিটার ভাষার মডেল যা চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বিশেষভাবে তৈরি করা হয়েছে। এই মডেলটি রেপ্লিকেটে হোস্ট করা হয়েছে, একটি AI মডেল হোস্টিং পরিষেবা যা আপনাকে মাত্র কয়েকটি লাইন কোড বা একটি সাধারণ API কল দিয়ে জটিল এবং শক্তিশালী মডেলগুলির সাথে যোগাযোগ করতে দেয়৷

এই নির্দেশিকায়, আমরা llama13b-v2-চ্যাট মডেলটি কী, এর ইনপুট এবং আউটপুটগুলি সম্পর্কে কীভাবে ভাবতে হয় এবং চ্যাট সমাপ্তিগুলি তৈরি করতে কীভাবে এটি ব্যবহার করতে হয় তা কভার করব। AIModels.fyi ব্যবহার করে আপনার AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উন্নত করার জন্য অনুরূপ মডেলগুলি কীভাবে খুঁজে পাওয়া যায় সে সম্পর্কেও আমরা আপনাকে পথ দেখাব। তাই আসুন এআই জার্গনের মাধ্যমে টুকরো টুকরো করে মূলে যাই।

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

LLaMA-v2 চ্যাট মডেল সম্পর্কে

প্রতিলিপিতে উপলব্ধ LLaMA13b-v2-চ্যাট মডেলটি a16z-infra টিম দ্বারা তৈরি করা হয়েছে এবং এটি Meta-এর নতুন LLaMA v2 মডেলের উপরে তৈরি করা হয়েছে৷ মানুষের ভাষাকে আরও ভালোভাবে বোঝার এবং তৈরি করার লক্ষ্যে Meta LLaMA তৈরি করেছে, এবং আমরা যে চ্যাট মডেলটি পরীক্ষা করব তা মানব ব্যবহারকারী এবং AI চ্যাটবটগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া উন্নত করার জন্য আরও সূক্ষ্ম সুর করা হয়েছে। 13 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ, এই মডেলটিকে এই নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে উপযোগী করা হয়েছে। আপনি AIModels.fyi- এ নির্মাতার পৃষ্ঠায় a16z-infra দ্বারা এই মডেল এবং অন্যান্য মডেল সম্পর্কে আরও বিশদ জানতে পারেন।

llama13b-v2-চ্যাট মডেলের প্রতিলিপি বাস্তবায়ন ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য শক্তিশালী Nvidia A100 (40GB) GPU ব্যবহার করে, যার গড় রান সময় প্রতি ভবিষ্যদ্বাণী 7 সেকেন্ড। এটির দাম প্রতি রানে মাত্র $0.014, যা এটিকে কম বাজেটের প্রকল্প বা স্টার্টআপগুলির জন্য ব্যাপকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

LLaMA v2 চ্যাটের ইনপুট এবং আউটপুট বোঝা

একটি মডেলের মধ্যে কী যায় এবং কী বেরিয়ে আসে তা বোঝা তার ক্ষমতাগুলি কার্যকরভাবে ব্যবহার করার মূল চাবিকাঠি। তাহলে আসুন মডেলের ইনপুট এবং আউটপুটগুলির সাথে পরিচিত হই।

ইনপুট

মডেল নিম্নলিখিত ইনপুট গ্রহণ করে:

1. prompt (স্ট্রিং): লামা v2 এ পাঠানোর প্রম্পট।

   
   

2. max_length (পূর্ণসংখ্যা): সর্বাধিক সংখ্যক টোকেন তৈরি করতে হবে। মনে রাখবেন, একটি শব্দ সাধারণত 2-3 টোকেন হয়। ডিফল্ট মান 500।

   
   

3. temperature (সংখ্যা): আউটপুটগুলির এলোমেলোতা সামঞ্জস্য করে। 1 এর থেকে বড় হল এলোমেলো এবং 0 হল নির্ধারক। একটি ভাল প্রারম্ভিক মান হল 0.75।

   
   

4. top_p (সংখ্যা): টেক্সট ডিকোডিংয়ের সময়, এটি সম্ভাব্য টোকেনের শীর্ষ p শতাংশ থেকে নমুনা দেয়। কম সম্ভাব্য টোকেন উপেক্ষা করতে এটি কম করুন। ডিফল্ট মান হল 1।

   
   

5. repetition_penalty (সংখ্যা): জেনারেট করা টেক্সটে পুনরাবৃত্তি শব্দের জন্য শাস্তি প্রদান করে। 1 কোন শাস্তি নেই. 1-এর বেশি মান পুনরাবৃত্তিকে নিরুৎসাহিত করে, 1-এর কম এটিকে উৎসাহিত করে।

   
   

6. debug (বুলিয়ান): লগগুলিতে ডিবাগিং আউটপুট প্রদান করতে ব্যবহৃত হয়।

নোট করুন যে মডেলের নির্মাতারা সুপারিশ করেন যে আপনি আপনার প্রম্পট তৈরি করার সময় এই কাঠামোটি অনুসরণ করুন:

 User: <your prompt goes here> Assistant:

উদাহরণ স্বরূপ...

 User: give me tips on things to do in Maine Assistant:

মডেলের আউটপুট

মডেল নিম্নলিখিত আউটপুট উত্পাদন করে:

1. একটি কাঁচা JSON স্কিমা, আউটপুট কাঠামো ক্যাটালগ করে - আরও গণনা বা ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের জন্য ব্যবহার করা স্ট্রিংগুলির একটি অ্যারে। এখানে আউটপুট স্কিমার একটি উদাহরণ:

 { "type": "array", "items": { "type": "string" }, "title": "Output", "x-cog-array-type": "iterator", "x-cog-array-display": "concatenate" }

এখন, আসুন এই মডেলটি কীভাবে ব্যবহার করবেন তার নিটি-কষ্টে রূপান্তর করা যাক।

প্রাকৃতিক চ্যাট সমাপ্তি তৈরি করতে LLaMA v2 চ্যাট ব্যবহার করে

আপনি কোডে ড্যাবলিং করা একজন নবীন হন বা আপনি একজন অভিজ্ঞ অভিজ্ঞ, বাস্তবসম্মত চ্যাট সমাপ্তি তৈরি করতে llama13b-v2-চ্যাট মডেল ব্যবহার করা বেশ মজাদার হতে পারে।

মডেলের ইন্টারফেসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য এই ডেমো লিঙ্কটি ব্যবহার করুন এবং আপনি যদি শুধু খেলতে থাকেন এবং এটি কীভাবে কাজ করে তার জন্য একটি অনুভূতি পেতে চান তাহলে এটির কাজগুলি বুঝতে পারেন৷ একবার আপনি আপনার প্রকল্পে এটি বাস্তবায়নের জন্য প্রস্তুত হলে, নীচের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন৷

প্রথমত, আপনাকে Node.js ক্লায়েন্ট ইনস্টল করে আপনার পরিবেশ সেট আপ করতে হবে:

 npm install Replicate

এর পরে, আপনার API টোকেন প্রমাণীকরণ করুন এবং এটি একটি পরিবেশ পরিবর্তনশীল হিসাবে সেট করুন। এই টোকেনটি ব্যক্তিগত, এবং তাই গোপনীয় রাখা উচিত:

 export REPLICATE_API_TOKEN=r8_******

তারপরে, আপনি নিম্নলিখিত স্ক্রিপ্টের সাথে মডেলটি চালাতে পারেন:

 import Replicate from "replicate"; const replicate = new Replicate({ auth: process.env.REPLICATE_API_TOKEN, }); const output = await replicate.run( "a16z-infra/llama13b-v2-chat:df7690f1994d94e96ad9d568eac121aecf50684a0b0963b25a41cc40061269e5", { input: { prompt: "..." } } );

আপনার ভবিষ্যদ্বাণী সম্পূর্ণ হলে কল করার জন্য আপনি একটি ওয়েবহুকও সেট করতে পারেন। এটি লগ বজায় রাখা বা স্বয়ংক্রিয় সতর্কতা সেট আপ করার ক্ষেত্রে উপকারী হতে পারে।

 const prediction = await replicate.predictions.create({ version: "df7690f1994d94e96ad9d568eac121aecf50684a0b0963b25a41cc40061269e5", input: { prompt: "..." }, webhook: "https://example.com/your-webhook", webhook_events_filter: ["completed"] });

আরও বিশদ বিবরণের জন্য, আপনি সর্বদা প্রতিলিপিতে ডকুমেন্টেশন উল্লেখ করতে পারেন।

এটিকে আরও এগিয়ে নিয়ে যাওয়া: AIModels.fyi- এর মাধ্যমে অন্যান্য টেক্সট-টু-টেক্সট মডেল খোঁজা

আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অন্য কিছু চ্যাটবট অন্বেষণ করতে চান? আপনি যখন AIModels.fyi ব্যবহার করছেন তখন llama13b-v2-chat এর অনুরূপ মডেলগুলি খুঁজে পাওয়া সহজ৷

আপনার নির্দিষ্ট চাহিদা পূরণ করে এমন অন্যান্য AI মডেলগুলি খুঁজে পেতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য এখানে একটি ধাপে ধাপে নির্দেশিকা রয়েছে:

ধাপ 1: AIModels.fyi এ যান

আপনার অন্বেষণ শুরু করতে AIModels.fyi- এ যান।

ধাপ 2: অনুসন্ধান বার ব্যবহার করুন

"টেক্সট-টু-টেক্সট", "ভাষা মডেল" ইত্যাদির মতো মূল বাক্যাংশে টাইপ করুন৷ সার্চ ইঞ্জিন আপনার প্রশ্নের সাথে মানানসই মডেলগুলির একটি তালিকা প্রদান করবে৷

ধাপ 3: ফলাফলগুলি ফিল্টার করুন

আপনার অনুসন্ধানকে সংকুচিত করার জন্য ফিল্টারগুলি আপনার অনুসন্ধান ফলাফল পৃষ্ঠায় পাওয়া যেতে পারে৷ আপনি প্রকার, খরচ, জনপ্রিয়তা, এমনকি নির্দিষ্ট নির্মাতাদের দ্বারা মডেলগুলি ফিল্টার এবং বাছাই করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি বাজেট-বান্ধব টেক্সট-টু-টেক্সট মডেল খুঁজছেন, আপনি সস্তা বিকল্পটি খুঁজে পেতে দাম অনুসারে মডেলগুলি সাজাতে পারেন।

উপসংহার

এই নির্দেশিকায়, আমরা LLaMA v2 এর সম্ভাব্যতা অন্বেষণ করেছি, একটি বৈশিষ্ট্য-সমৃদ্ধ, খরচ-কার্যকর ভাষা মডেল। এটি আপনার পরবর্তী চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সম্ভাব্য মেরুদণ্ড, সূক্ষ্ম এবং বাস্তবসম্মত কথোপকথনকে শক্তিশালী করে। আপনি এখন জানেন কিভাবে এই মডেলটি বাস্তবায়ন করতে হয়, এর ইনপুট/আউটপুট বুঝতে এবং কার্যকরভাবে প্রাসঙ্গিক চ্যাট সমাপ্তি তৈরি করতে হয়।

আপনি এই অন্যান্য নির্দেশিকাগুলিকে সহায়ক মনে করতে পারেন যখন আপনি আপনার জ্ঞান তৈরি করতে থাকবেন:

• ল্যাংচেইন চ্যাট মডেল: একটি ওভারভিউ
• ল্যাংচেইন এবং ডিপইনফ্রার সাথে একটি গ্রাহক সহায়তা চ্যাটবট তৈরি করা: একটি ধাপে ধাপে নির্দেশিকা

আপনার কল্পনা গ্রহণ করে এবং এই AI সরঞ্জামগুলির সাথে ঢালাই করে, আপনি নতুন এবং উত্তেজনাপূর্ণ প্রকল্প তৈরি করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিশাল মহাবিশ্বে নিজেকে চালু করেন। আপনি পরবর্তীতে কোথায় যাবেন তা দেখতে আমরা উত্তেজিত। আরও টিউটোরিয়ালের জন্য সাবস্ক্রাইব করতে ভুলবেন না, নতুন এবং উন্নত AI মডেলগুলিতে আপ-টু-ডেট রাখতে এবং আপনার পরবর্তী AI প্রকল্পের জন্য আপনার সৃজনশীলতাকে খাওয়ান। ততক্ষণ পর্যন্ত, হ্যাপি এআই অ্যাডভেঞ্চারিং এবং আমার টুইটারে হ্যালো বলতে মনে রাখবেন।

সাবস্ক্রাইব করুন বা এই ধরনের আরও বিষয়বস্তুর জন্য টুইটারে আমাকে অনুসরণ করুন!