আপনি কি জানেন যে কম্পিউটারগুলি এমন পাঠ্য তৈরি করতে পারে যা মানুষ যা লিখতে পারে তার প্রায় অভিন্ন?
AI-তে অগ্রগতির জন্য ধন্যবাদ আমরা বড় ভাষার মডেলগুলিতে একটি তরঙ্গ প্রত্যক্ষ করছি।
এখন তারা নজিরবিহীন পরিসরে কাজ করছে!
আমরা এই মডেলগুলি বিভিন্ন আকর্ষণীয় ক্ষেত্রে ব্যবহার করতে পারি। এই নিবন্ধে, আমরা বড় ভাষার মডেলের কিছু উত্তেজনাপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন দেখব।
বড় ভাষার মডেল বলতে আমরা কী বুঝি?
বৃহৎ ভাষার মডেল হল AI মডেল যা মানুষের ভাষা ব্যাখ্যা ও তৈরি করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই মডেলগুলি উন্নত মেশিন-লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে।
উদাহরণস্বরূপ, তারা ব্যবহার করে গভীর জ্ঞানার্জন টেক্সট ডেটা বিশাল ভলিউম পরীক্ষা করতে. এবং, তারা প্রাকৃতিক ভাষা নিদর্শন এবং কাঠামো বোঝে।
মডেলগুলিকে বই, কাগজপত্র এবং ওয়েব পৃষ্ঠাগুলির মতো বিশাল ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এইভাবে, তারা মানুষের ভাষার জটিলতা উপলব্ধি করতে পারে। সুতরাং, তারা এমন সামগ্রী তৈরি করতে পারে যা মানব-লিখিত উপাদান থেকে আলাদা নয়।
এই ভাষা মডেল কিছু উদাহরণ কি কি?
- GPT-3:এটি একটি অত্যাধুনিক ভাষা মডেল যা OpenAI দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা পাঠ্য তৈরি, প্রশ্নের উত্তর এবং অন্যান্য বিভিন্ন NLP কাজ করতে সক্ষম।
- বার্ট: এটি দ্বারা নির্মিত একটি শক্তিশালী ভাষা মডেল গুগল যেটি কিছু কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন প্রশ্নের উত্তর এবং ভাষা অনুবাদ।
- এক্সএলনেট: এই উন্নত ভাষার মডেলটি গুগল এবং কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটি দ্বারা তৈরি করা হয়েছে এবং প্রকৃত ভাষার বোধগম্যতা ও উৎপাদন বাড়াতে একটি অভিনব প্রশিক্ষণ কৌশল ব্যবহার করে।
- রবারটা: এই ভাষার মডেলটি Facebook দ্বারা তৈরি করা হয়েছে এবং এটি BERT স্থাপত্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে জড়িত বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে অত্যাধুনিক কর্মক্ষমতা অর্জন করেছে।
- T5: টেক্সট-টু-টেক্সট ট্রান্সফরমার দ্বারা তৈরি করা হয়েছিল গুগল এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সাথে জড়িত বিভিন্ন উদ্দেশ্যে তৈরি করা যেতে পারে।
- GShard: Google একটি বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ কাঠামো তৈরি করেছে যা বড় আকারের ভাষা মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- Megatron: এনভিডিয়া এর উচ্চ-পারফরম্যান্স ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ট্রেনিং সিস্টেম, যা 8.3 বিলিয়ন পরামিতি সহ মডেলদের প্রশিক্ষণ দিতে পারে।
- অ্যালবার্ট: এটি শিকাগোতে গুগল এবং টয়োটা টেকনোলজিক্যাল ইনস্টিটিউট দ্বারা তৈরি BERT-এর একটি আরও দক্ষ এবং মাপযোগ্য "লাইট" সংস্করণ।
- ইলেকট্রা: Google এবং স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি একটি ভাষা মডেল তৈরি করেছে যা একটি নতুন প্রাক-প্রশিক্ষণ কৌশল নিযুক্ত করে যার নাম "বৈষম্যমূলক প্রাক-প্রশিক্ষণ" নামে পরিচিত।
- সংস্কারক: এটি একটি গুগল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যা দ্রুত অনুমান সহ বড় মডেলের প্রশিক্ষণ সক্ষম করার জন্য আরও দক্ষ মনোযোগের ব্যবস্থা নিযুক্ত করে।
সুতরাং, এই বৃহৎ ভাষা মডেলের ব্যবহার ক্ষেত্রে কি?
বড় ভাষার মডেলের উল্লেখযোগ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে
অনুভূতির বিশ্লেষণ
এই মডেলগুলি পাঠ্য মূল্যায়ন করতে পারে এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে অনুভূতিটি ভাল, নেতিবাচক বা নিরপেক্ষ কিনা। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, তারা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং নিয়োগ করে মেশিন লার্নিং এটি করার পন্থা।
একটি বাক্যাংশে শব্দের প্রসঙ্গ এবং অর্থ সনাক্ত করার ক্ষমতার কারণে, BERT এবং RoBERta এর মতো মডেলগুলিকে নিযুক্ত করা হয় অনুভূতির বিশ্লেষণ.
সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ ভাষা মডেলের সাথে ক্রমবর্ধমান সুনির্দিষ্ট এবং দক্ষ হয়ে উঠছে। আমরা বিপণন, গ্রাহক পরিষেবা এবং আরও অনেক কিছুর মতো বিস্তৃত সেক্টরে সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে পারি।
চ্যাটবট এবং কথোপকথন এজেন্ট
কথোপকথনমূলক এজেন্ট এবং চ্যাটবটগুলি বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে জনপ্রিয় হয়ে উঠছে। আমরা এগুলিকে গ্রাহক পরিষেবা এবং বিক্রয়ের পাশাপাশি শিক্ষা এবং স্বাস্থ্যসেবাতে ব্যবহার করতে পারি। বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি এই সিস্টেমগুলির কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে।
তারা প্রাকৃতিক ভাষায় মানুষের ইনপুটকে ব্যাখ্যা করতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। GPT-3 এবং BERT-এর মতো মডেলগুলিকে প্রায়শই চ্যাটবটগুলিতে আরও আকর্ষক উত্তর তৈরি করতে নিযুক্ত করা হয়।
এই মডেলগুলি প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটাতে প্রশিক্ষিত। তারা মানুষের ভাষার ধরণ এবং কাঠামো বুঝতে এবং অনুকরণ করতে পারে। চ্যাটবট উল্লেখযোগ্যভাবে গ্রাহকদের ব্যস্ততা বাড়াতে পারে।
ভাষা অনুবাদ
বৃহৎ ভাষার মডেলের জন্য আমরা অসাধারণ নির্ভুলতার সাথে এক ভাষা থেকে অন্য ভাষায় পাঠ্য অনুবাদ করতে পারি। এই মডেলগুলি বেশ কয়েকটি ভাষার জটিলতা বোঝে। এবং, তারা বহুভাষিক পাঠ্য ডেটার বিপুল পরিমাণে প্রশিক্ষিত হয়ে একে অপরের সাথে সম্পর্কযুক্ত।
জনপ্রিয় ভাষা অনুবাদ মডেলের মধ্যে রয়েছে OpenAI-এর GPT-3, Facebook-এর M2M-100, এবং Google-এর নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন (NMT)। এই মডেলগুলির দ্বারা আনা বৈপ্লবিক পরিবর্তনগুলির কারণে, এখন সারা বিশ্বের ব্যক্তিদের সাথে যোগাযোগ করা অনেক সহজ।
পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ
টেক্সট সারমাইজিং হল মূল পয়েন্টগুলি সংরক্ষণ করার সময় একটি দীর্ঘ টেক্সটকে একটি সারাংশে হ্রাস করার প্রক্রিয়া। বড় ভাষার মডেল একটি পাঠ্যের গঠন পরীক্ষা এবং বুঝতে পারে। এটি তাদের সুনির্দিষ্ট সারসংক্ষেপ প্রদান করতে সক্ষম করে, যা তাদের এই ক্ষেত্রে খুব সহায়ক করে তোলে।
টেক্সট সারাংশ কাজের জন্য, BERT এবং GPT-3 এর মত মডেল স্থাপন করা হয়েছে। তারা সারাংশ তৈরিতে অসামান্য কার্যকারিতা দেখায় যা একটি নথির মূল ধারণাগুলিকে আবদ্ধ করে।
আমরা একটি দীর্ঘ পাঠ্য থেকে তথ্য আহরণ করতে পারি যার মিডিয়া, আইন এবং শিক্ষায় গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োগ রয়েছে।
প্রশ্নের উত্তর
একটি প্রশ্ন সহ একটি মেশিন সরবরাহ করা এবং এটি একটি উপযুক্ত উত্তরের সাথে আশা করাকে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে প্রশ্নের উত্তর বলা হয়। GPT-3 এবং BERT-এর মতো বৃহৎ ভাষার মডেল এই লক্ষ্যকে মাথায় রেখে তৈরি করা হয়েছে।
এই মডেলগুলি ইনপুট ক্যোয়ারী পরীক্ষা করে এবং ডেটা থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্য বেছে নেয়।
এই মডেলগুলি ইনপুট ক্যোয়ারী পরীক্ষা করে এবং বিপুল পরিমাণ তথ্য থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক ডেটা বেছে নেয়। এটি অত্যাধুনিক ব্যবহার করে সম্ভব নিউরাল নেটওয়ার্ক.
এই মডেলগুলির শক্তি দিয়ে, আমরা জটিল সমস্যাগুলির সমাধান আবিষ্কারের জন্য সিস্টেমগুলি বিকাশ করতে পারি। এটি আমাদের শেখার এবং সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা বাড়াবে।
বিষয়বস্তু তৈরি এবং পাঠ্য প্রজন্ম
বড় ভাষার মডেলগুলি বিভিন্ন সেক্টরের জন্য উচ্চ-মানের, আকর্ষক বিষয়বস্তু তৈরি করে। এই মডেলগুলি নিবন্ধ, সামাজিক মিডিয়া পোস্ট, পণ্যের বিবরণ এবং আরও অনেক কিছু রচনা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, GPT-3 এই ক্ষেত্রে একটি জনপ্রিয় মডেল।
এটি এমন সামগ্রী তৈরি করে যা মানুষের লেখা পাঠ্য থেকে আলাদা করা কঠিন। এই মডেলগুলি ব্যবহার করে, কোম্পানিগুলি সময় এবং খরচ বাঁচাতে পারে। তারা তাদের দর্শকদের সাথে অনেক সহজে সংযোগ করতে পারে।
স্পিচ রিকগনিশন এবং স্পিচ-টু-টেক্সট ট্রান্সক্রিপশন
স্পিচ রিকগনিশন এবং স্পিচ-টু-টেক্সট ট্রান্সক্রিপশন উভয়ই বড় ভাষার মডেল ব্যবহার করে।
এই মডেলগুলি, বিশেষ করে, অডিও ডেটাতে প্রশিক্ষিত। এবং, তারা উন্নত নিয়োগ করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম সঠিকভাবে কথ্য শব্দগুলিকে পাঠ্যে প্রতিলিপি করতে। Wav2vec, Facebook AI দ্বারা উন্নত, একটি ভাষা মডেলের উদাহরণ যা বক্তৃতা শনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
এই মডেলটি অডিও ইনপুটগুলি থেকে প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে এবং বের করার জন্য প্রশিক্ষিত। এটি বক্তৃতা স্বীকৃতি বা অন্যান্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
কোম্পানিগুলি তাদের ট্রান্সক্রিপশন পরিষেবাগুলির গুণমান এবং গতি বাড়াতে পারে যখন খরচ কমিয়ে এবং ব্যাপক ভাষার মডেলগুলি গ্রহণ করে দক্ষতা বাড়াতে পারে৷
মোড়ানো-আপ, ভবিষ্যত কেমন দেখাচ্ছে?
বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি বিভিন্ন শিল্পে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। গবেষক এবং বিকাশকারীরা এই মডেলগুলিকে আরও শক্তিশালী করার জন্য উন্নত করার চেষ্টা করছেন।
আমাদের প্রেক্ষাপটের একটি উন্নত বোধগম্যতা এবং বর্ধিত দক্ষতা ও নির্ভুলতা থাকতে পারে। এছাড়াও, আমরা বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে আরও স্বজ্ঞাত এবং বিরামহীন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা থেকে উপকৃত হতে পারি।
তারা আমাদের যোগাযোগের উপায় পরিবর্তন করতে পারে এবং প্রযুক্তির সাথে জড়িত।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন