তিন বছর আগে, আমি একটি বরং আকর্ষণীয় শিল্প প্রদর্শনী পরিদর্শন. রেফিক আনাদোলের "মেশিন মেমোয়ার্স" শুরু থেকেই আমার আগ্রহ জাগিয়েছিল।
যারা শিল্প এবং এআই-এর ছেদ নিয়ে আগ্রহী তাদের মধ্যে তিনি একটি জনপ্রিয় নাম। কিন্তু চিন্তা করবেন না, এই ব্লগটি শিল্প সম্পর্কে নয়। আমরা এআই-এর গভীর "অনুভূতি" নিয়ে আলোচনা করব।
এই প্রদর্শনীতে, আনাদোল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করা হয়েছিল নাসার মহাকাশ অনুসন্ধানের চিত্র। প্রদর্শনীটি এই ধারণা দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল যে টেলিস্কোপগুলি তাদের ভিজ্যুয়াল আর্কাইভগুলি ব্যবহার করে "স্বপ্ন" দেখতে পারে, সত্য এবং কল্পনার মধ্যে বাধাগুলিকে অস্পষ্ট করে।
মহাজাগতিক স্কেলে ডেটা, মেমরি এবং ইতিহাসের মধ্যে সম্পর্কের তদন্ত করে, আনাডল আমাদের সম্ভাব্যতা বিবেচনা করতে বলছিলেন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের চারপাশের বিশ্বকে পর্যবেক্ষণ এবং বোঝার জন্য। এমনকি AI এর নিজস্ব স্বপ্ন আছে...
তাহলে, কেন এটি আমাদের জন্য প্রাসঙ্গিক?
এটি বিবেচনা করুন: Anadol তাদের ডেটা থেকে টেলিস্কোপের স্বপ্ন দেখার ধারণাটি যতটা তদন্ত করেছে, AI সিস্টেমের নিজস্ব ধরণের স্বপ্ন রয়েছে - অথবা বরং, হ্যালুসিনেশন - তাদের ডিজিটাল মেমরি ব্যাঙ্কের মধ্যে।
এই হ্যালুসিনেশনগুলি, যেমন Anadol এর প্রদর্শনীর ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা, AI এবং তাদের সীমা সম্পর্কে আরও জানতে আমাদের সাহায্য করতে পারে।
AI হ্যালুসিনেশন ঠিক কি?
যখন একটি বৃহৎ ভাষার মডেল, যেমন একটি জেনারেটিভ এআই চ্যাটবট, এমন প্যাটার্ন সহ আউটপুট তৈরি করে যা হয় অস্তিত্বহীন বা মানব পর্যবেক্ষকদের কাছে অদৃশ্য, তখন আমরা এগুলোকে বলি “এআই হ্যালুসিনেশন।"
এই আউটপুটগুলি, যা AI-কে দেওয়া ইনপুটের উপর ভিত্তি করে প্রত্যাশিত উত্তর থেকে আলাদা, সম্পূর্ণরূপে ভুল বা অর্থহীন হতে পারে।
কম্পিউটারের প্রসঙ্গে, "হ্যালুসিনেশন" শব্দটি অস্বাভাবিক মনে হতে পারে, তবে এটি সঠিকভাবে এই ভুল আউটপুটগুলির উদ্ভট চরিত্রকে বর্ণনা করে। ওভারফিটিং, প্রশিক্ষণের ডেটাতে পক্ষপাতিত্ব এবং এআই মডেলের জটিলতা সহ বিভিন্ন পরিবর্তনশীলতার কারণে এআই হ্যালুসিনেশন হয়।
আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, এটি ধারণাগতভাবে মানুষ যেভাবে চাঁদে মেঘ বা মুখের আকার দেখতে পায় তার অনুরূপ।
একটি উদাহরণ:
এই উদাহরণে, আমি একটি খুব সহজ প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছি চ্যাটজিপিটি. আমার একটি উত্তর পাওয়ার কথা ছিল, "ডুন বই সিরিজের লেখক ফ্রাঙ্ক হারবার্ট।"
কেন এমন হয়?
সুসংগত এবং তরল বিষয়বস্তু লেখার জন্য নির্মিত হওয়া সত্ত্বেও, বড় ভাষার মডেলগুলি আসলে তারা কী বলছে তা বুঝতে অক্ষম। এআই-উত্পন্ন সামগ্রীর বিশ্বাসযোগ্যতা নির্ধারণে এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
যদিও এই মডেলগুলি মানুষের আচরণকে অনুকরণ করে এমন প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে, তাদের প্রাসঙ্গিক সচেতনতা এবং সমালোচনামূলক চিন্তার দক্ষতার অভাব রয়েছে যে প্রকৃত বুদ্ধিমত্তার উপর ভিত্তি করে।
ফলস্বরূপ, এআই-উত্পাদিত আউটপুটগুলি বিভ্রান্তিকর বা ভুল হওয়ার বিপদ চালায় কারণ তারা বাস্তব শুদ্ধতার চেয়ে মিলিত নিদর্শনগুলির পক্ষে।
হ্যালুসিনেশনের আরও কিছু ক্ষেত্রে কী হতে পারে?
বিপজ্জনক ভুল তথ্য: ধরা যাক একটি জেনারেটিভ এআই চ্যাটবট প্রমাণ ও সাক্ষ্য তৈরি করে যে অপরাধমূলক আচরণের জনসাধারণের ব্যক্তিত্বকে মিথ্যাভাবে অভিযুক্ত করে। এই বিভ্রান্তিকর তথ্যে ব্যক্তির সুনাম নষ্ট করার এবং অন্যায় প্রতিশোধ নেওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
অদ্ভুত বা ভয়ঙ্কর উত্তর: একটি হাস্যকর উদাহরণ দেওয়ার জন্য, একটি চ্যাটবট ছবি করুন যা একজন ব্যবহারকারীকে একটি আবহাওয়ার প্রশ্ন দেয় এবং একটি পূর্বাভাস দিয়ে উত্তর দেয় যা বলে যে এটি বিড়াল এবং কুকুরের বৃষ্টি হবে, সাথে বৃষ্টির ফোঁটাগুলির ছবি যা দেখতে বিড়াল এবং কুকুরের মতো। যদিও তারা মজার, এটি এখনও একটি "হ্যালুসিনেশন" হবে।
বাস্তবগত ভুল: অনুমান করুন একটি ভাষা মডেল-ভিত্তিক চ্যাটবট মিথ্যাভাবে বলে যে চীনের মহাপ্রাচীর মহাকাশ থেকে দেখা যেতে পারে ব্যাখ্যা না করে যে এটি শুধুমাত্র নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে দৃশ্যমান। যদিও মন্তব্যটি কারও কারও কাছে যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হতে পারে, তবে এটি ভুল এবং মহাকাশ থেকে দেয়ালের দৃষ্টিভঙ্গি সম্পর্কে লোকেদের বিভ্রান্ত করতে পারে।
আপনি কীভাবে একজন ব্যবহারকারী হিসাবে এআই হ্যালুসিনেশন এড়াবেন?
স্পষ্ট প্রম্পট করুন
আপনাকে এআই মডেলের সাথে স্পষ্টভাবে যোগাযোগ করতে হবে।
আপনার লক্ষ্য সম্পর্কে চিন্তা করুন এবং লেখার আগে আপনার প্রম্পট ডিজাইন করুন।
উদাহরণ স্বরূপ, "ইন্টারনেট সম্পর্কে আমাকে বলুন" এর মতো সাধারণ অনুসন্ধান না করে "ইন্টারনেট কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করুন এবং আধুনিক সমাজে এর তাৎপর্য সম্পর্কে একটি অনুচ্ছেদ লিখুন" এর মতো নির্দিষ্ট নির্দেশ দিন।
স্পষ্টতা এআই মডেলকে আপনার উদ্দেশ্য ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে।
উদাহরণ: AI প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করুন যেমন:
"ক্লাউড কম্পিউটিং কি এবং এটি কিভাবে কাজ করে?"
"মডেলের কর্মক্ষমতার উপর ডেটা প্রবাহের প্রভাব ব্যাখ্যা করুন।"
"IT ব্যবসায় VR প্রযুক্তির প্রভাব এবং সম্ভাব্য ভবিষ্যত নিয়ে আলোচনা করুন।"
উদাহরণের ক্ষমতা আলিঙ্গন
আপনার প্রম্পটে উদাহরণ প্রদান করা AI মডেলকে প্রসঙ্গ বুঝতে এবং সুনির্দিষ্ট উত্তর তৈরি করতে সাহায্য করে। আপনি ঐতিহাসিক অন্তর্দৃষ্টি বা প্রযুক্তিগত ব্যাখ্যা খুঁজছেন কিনা, উদাহরণ প্রদান করা AI-উত্পন্ন সামগ্রীর নির্ভুলতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি বলতে পারেন, "হ্যারি পটারের মতো ফ্যান্টাসি উপন্যাসগুলি উল্লেখ করুন।"
জটিল কাজগুলি ভেঙে ফেলুন
জটিল AI অ্যালগরিদমগুলিকে ওভারলোড করার অনুরোধ করে এবং তারা অপ্রাসঙ্গিক ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে। এটি প্রতিরোধ করতে, জটিল ক্রিয়াকলাপগুলিকে ছোট, আরও পরিচালনাযোগ্য টুকরোগুলিতে ভাগ করুন। আপনার প্রম্পটগুলিকে ক্রমানুসারে সংগঠিত করে, আপনি AI কে স্বাধীনভাবে প্রতিটি উপাদানের উপর ফোকাস করার অনুমতি দেন, যার ফলে আরও যৌক্তিক উত্তর পাওয়া যায়।
উদাহরণস্বরূপ, এআইকে "এ তৈরির প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করতে বলার পরিবর্তে নিউরাল নেটওয়ার্ক" একটি একক প্রশ্নে, অ্যাসাইনমেন্টটিকে বিচ্ছিন্ন পর্যায়গুলিতে ভেঙে দিন যেমন সমস্যা সংজ্ঞা এবং ডেটা সংগ্রহ।
আউটপুট যাচাই করুন এবং প্রতিক্রিয়া প্রদান করুন
সর্বদা এআই মডেল দ্বারা উত্পাদিত ফলাফলগুলিকে দুবার পরীক্ষা করুন, বিশেষত সত্য-ভিত্তিক বা গুরুত্বপূর্ণ ক্রিয়াকলাপের জন্য। নির্ভরযোগ্য উত্সগুলির সাথে উত্তরগুলির তুলনা করুন এবং কোনও পার্থক্য বা ত্রুটি নোট করুন৷
ভবিষ্যতের কর্মক্ষমতা বাড়াতে এবং হ্যালুসিনেশন কমাতে AI সিস্টেমে ইনপুট প্রদান করুন।
এআই হ্যালুসিনেশন এড়াতে বিকাশকারীদের জন্য কৌশল
পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) প্রয়োগ করুন।
নির্ভরযোগ্য ডাটাবেস থেকে প্রকৃত তথ্যের উপর ভিত্তি করে উত্তর দেওয়ার জন্য AI সিস্টেমে পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্মের কৌশলগুলিকে একীভূত করুন।
পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) একটি বিশাল জ্ঞানের ভিত্তি থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য প্রাপ্ত করার এবং অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষমতার সাথে মানক প্রাকৃতিক ভাষা প্রজন্মকে একত্রিত করে, যার ফলে আরও প্রাসঙ্গিকভাবে সমৃদ্ধ আউটপুট হয়।
AI-উত্পাদিত বিষয়বস্তুকে বৈধ তথ্য উৎসের সাথে একত্রিত করে, আপনি AI ফলাফলের নির্ভরযোগ্যতা এবং বিশ্বস্ততা উন্নত করতে পারেন।
ক্রমাগত AI আউটপুট যাচাই এবং নিরীক্ষণ করুন
রিয়েল-টাইমে এআই আউটপুটগুলির সঠিকতা এবং ধারাবাহিকতা যাচাই করতে কঠোর বৈধতা পদ্ধতি সেট আপ করুন। মনোযোগ সহকারে এআই কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ করুন, সম্ভাব্য হ্যালুসিনেশন বা ভুলগুলি সন্ধান করুন এবং সময়ের সাথে নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য মডেল প্রশিক্ষণ এবং প্রম্পট অপ্টিমাইজেশানে পুনরাবৃত্তি করুন।
উদাহরণস্বরূপ, বাস্তবিক সঠিকতার জন্য AI-উত্পন্ন সামগ্রী পরীক্ষা করতে এবং ম্যানুয়াল মূল্যায়নের জন্য সম্ভাব্য হ্যালুসিনেশনের উদাহরণগুলি হাইলাইট করতে স্বয়ংক্রিয় বৈধতা রুটিন ব্যবহার করুন।
ডেটা ড্রিফটের জন্য চেক করুন
ডেটা ড্রিফ্ট এমন একটি ঘটনা যেখানে একটি এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটার পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয়। যদি AI মডেলটি এমন ডেটা পূরণ করে যা অনুমান করার সময় তার প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে যথেষ্ট আলাদা, তবে এটি মিথ্যা বা অযৌক্তিক ফলাফল প্রদান করতে পারে, যার ফলে হ্যালুসিনেশন হয়।
উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি AI মডেল অতীতের ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয় যা আর প্রাসঙ্গিক নয় বা বর্তমান পরিবেশের নির্দেশক নয়, তাহলে এটি ভুল উপসংহার বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
ফলস্বরূপ, এআই সিস্টেমের কার্যকারিতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার পাশাপাশি হ্যালুসিনেশনের সম্ভাবনা হ্রাস করার জন্য ডেটা ড্রিফ্টগুলি পর্যবেক্ষণ এবং সমাধান করা গুরুত্বপূর্ণ।
উপসংহার
আইবিএম ডেটা অনুসারে, এআই মডেল থেকে প্রায় 3% থেকে 10% উত্তরে এআই হ্যালুসিনেশন ঘটে।
সুতরাং, একভাবে বা অন্যভাবে, আপনি সম্ভবত সেগুলিও পর্যবেক্ষণ করবেন। আমি বিশ্বাস করি এটি একটি অবিশ্বাস্যভাবে আকর্ষণীয় বিষয় কারণ এটি AI এর ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ক্রমাগত রাস্তার একটি আকর্ষণীয় অনুস্মারক।
আমরা AI এর নির্ভরযোগ্যতা, ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জটিলতা এবং মানব-এআই মিথস্ক্রিয়াগুলির সাথে পর্যবেক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে পারি।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন