আজ আমরা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে একটি বিপ্লব প্রত্যক্ষ করছি। এবং, এটা নিশ্চিত যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ছাড়া কোন ভবিষ্যৎ নেই। আমরা ইতিমধ্যেই বিভিন্ন AI “সহকারী” ব্যবহার করছি।
চ্যাটবট আমাদের ক্ষেত্রে সেরা উদাহরণ। তারা যোগাযোগের নতুন যুগের প্রতিনিধিত্ব করে। কিন্তু, কি তাদের এত বিশেষ করে তোলে?
বর্তমান চ্যাটবটগুলি মানব বিশেষজ্ঞদের মতো একই নির্ভুলতা এবং বিশদ সহ প্রাকৃতিক ভাষার অনুসন্ধানগুলি বুঝতে এবং উত্তর দিতে পারে। প্রক্রিয়ার মধ্যে যে প্রক্রিয়াগুলি যায় সেগুলি সম্পর্কে জানতে উত্তেজনাপূর্ণ।
বকল আপ এবং এর পিছনে প্রযুক্তি আবিষ্কার করা যাক.
টেক মধ্যে ডুব
এআই ট্রান্সফরমার এই ক্ষেত্রে একটি প্রধান কীওয়ার্ড। তারা মত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিপ্লব ঘটিয়েছে। বাস্তবে, এআই ট্রান্সফরমার এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে যথেষ্ট নকশা সমান্তরাল রয়েছে।
উভয়ই প্রসেসিং ইউনিটের বেশ কয়েকটি স্তর দ্বারা গঠিত যা ইনপুট ডেটাকে আউটপুট হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণীতে রূপান্তর করতে গণনার একটি সিরিজ সম্পাদন করে। এই পোস্টে, আমরা এআই ট্রান্সফরমারগুলির শক্তি এবং কীভাবে তারা আমাদের চারপাশের বিশ্বকে পরিবর্তন করছে তা দেখব।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের সম্ভাবনা
বেসিক দিয়ে শুরু করা যাক। আমরা প্রায় সর্বত্র এটি শুনতে. কিন্তু, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ঠিক কি?
এটি একটি সেগমেন্ট কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যেটি প্রাকৃতিক ভাষার ব্যবহারের মাধ্যমে মানুষ এবং মেশিনের মিথস্ক্রিয়াকে কেন্দ্র করে। লক্ষ্য হল কম্পিউটারগুলিকে একটি অর্থপূর্ণ এবং খাঁটি পদ্ধতিতে মানব ভাষা উপলব্ধি, ব্যাখ্যা এবং উত্পাদন করার অনুমতি দেওয়া।
বক্তৃতা স্বীকৃতি, ভাষা অনুবাদ, অনুভূতির বিশ্লেষণ, এবং টেক্সট সংক্ষিপ্তকরণ সমস্ত NLP অ্যাপ্লিকেশনের উদাহরণ। প্রথাগত এনএলপি মডেলগুলি, অন্যদিকে, একটি শব্দগুচ্ছের মধ্যে শব্দগুলির মধ্যে জটিল লিঙ্কগুলি উপলব্ধি করতে সংগ্রাম করেছে। এটি অনেক এনএলপি টাস্কে উচ্চ মাত্রার নির্ভুলতাকে অসম্ভব করে তুলেছে।
এটি যখন এআই ট্রান্সফরমারগুলি ছবিতে প্রবেশ করে। একটি স্ব-মনোযোগ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, ট্রান্সফরমার দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরতা এবং শব্দগুচ্ছের মধ্যে লিঙ্ক রেকর্ড করতে পারে। এই পদ্ধতিটি মডেলটিকে ইনপুট সিকোয়েন্সের বিভিন্ন বিভাগে উপস্থিত থাকতে বেছে নিতে সক্ষম করে। সুতরাং, এটি একটি বাক্যাংশে প্রতিটি শব্দের প্রসঙ্গ এবং অর্থ বুঝতে পারে।
ট্রান্সফরমার মডেলগুলি ঠিক কী?
একটি AI ট্রান্সফরমার হল a গভীর জ্ঞানার্জন আর্কিটেকচার যা বিভিন্ন ধরণের তথ্য বোঝে এবং প্রক্রিয়া করে। তথ্যের একাধিক বিট কীভাবে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত, যেমন একটি শব্দগুচ্ছের বিভিন্ন শব্দ কীভাবে যুক্ত হয় বা একটি চিত্রের বিভিন্ন বিভাগ কীভাবে একত্রে ফিট হয় তা নির্ধারণে এটি উৎকৃষ্ট।
এটি তথ্যকে ছোট ছোট অংশে বিভক্ত করে কাজ করে এবং তারপরে একবারে সেই সমস্ত উপাদানগুলিকে দেখে। মনে হচ্ছে অনেক ছোট রোবট ডেটা বোঝার জন্য সহযোগিতা করছে। এর পরে, একবার এটি সবকিছু জানে, এটি একটি প্রতিক্রিয়া বা আউটপুট প্রদানের জন্য সমস্ত উপাদানগুলিকে পুনরায় একত্রিত করে।
এআই ট্রান্সফরমার অত্যন্ত মূল্যবান। তারা বিভিন্ন তথ্যের মধ্যে প্রসঙ্গ এবং দীর্ঘমেয়াদী লিঙ্কগুলি উপলব্ধি করতে পারে। ভাষা অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ এবং প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মতো কাজের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ। সুতরাং, তারা অনেক আকর্ষণীয় জিনিসের পিছনে মস্তিষ্ক যা AI সম্পন্ন করতে পারে!
মনোযোগ আপনার প্রয়োজন সব
সাবটাইটেল "অনটেনশন ইজ অল ইউ নিড" একটি 2017 প্রকাশনাকে বোঝায় যা ট্রান্সফরমার মডেলের প্রস্তাব করেছিল। এটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের (এনএলপি) শৃঙ্খলায় বিপ্লব ঘটিয়েছে।
এই গবেষণার লেখকরা বলেছেন যে ট্রান্সফরমার মডেলের স্ব-মনোযোগ প্রক্রিয়াটি প্রচলিত পৌনঃপুনিক ভূমিকা নিতে যথেষ্ট শক্তিশালী ছিল এবং কনভোলশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক NLP কাজের জন্য ব্যবহার করা হয়।
স্ব-মনোযোগ ঠিক কি?
এটি এমন একটি পদ্ধতি যা ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করার সময় মডেলটিকে বিভিন্ন ইনপুট সিকোয়েন্স সেগমেন্টগুলিতে মনোনিবেশ করতে দেয়।
অন্য কথায়, স্ব-মনোযোগ মডেলটিকে প্রতিটি উপাদানের জন্য অন্যান্য সমস্ত উপাদানের জন্য মনোযোগের স্কোরগুলির একটি সেট গণনা করতে সক্ষম করে, মডেলটিকে প্রতিটি ইনপুট উপাদানের তাত্পর্যের ভারসাম্য বজায় রাখার অনুমতি দেয়।
একটি ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক পদ্ধতিতে, স্ব-মনোযোগ নিম্নরূপ কাজ করে:
ইনপুট ক্রম প্রথমে ভেক্টরের একটি সিরিজে এমবেড করা হয়, প্রতিটি সিকোয়েন্স সদস্যের জন্য একটি।
অনুক্রমের প্রতিটি উপাদানের জন্য, মডেলটি ভেক্টরের তিনটি সেট তৈরি করে: কোয়েরি ভেক্টর, কী ভেক্টর এবং মান ভেক্টর।
ক্যোয়ারী ভেক্টর সমস্ত মূল ভেক্টরের সাথে তুলনা করা হয়, এবং মিলগুলি একটি ডট পণ্য ব্যবহার করে গণনা করা হয়।
মনোযোগের স্কোরগুলি একটি সফ্টম্যাক্স ফাংশন ব্যবহার করে স্বাভাবিক করা হয়, যা অনুক্রমের প্রতিটি অংশের আপেক্ষিক তাত্পর্য নির্দেশ করে ওজনের একটি সেট তৈরি করে।
চূড়ান্ত আউটপুট উপস্থাপনা তৈরি করতে, মান ভেক্টর মনোযোগ ওজন দ্বারা গুণ করা হয় এবং সমষ্টি করা হয়।
ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেলগুলি, যেগুলি স্ব-মনোযোগ ব্যবহার করে, স্থির-দৈর্ঘ্যের প্রসঙ্গ উইন্ডোগুলির উপর নির্ভর না করে ইনপুট ক্রমগুলিতে সফলভাবে দীর্ঘ-পরিসরের সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করতে পারে, যা তাদেরকে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য বিশেষভাবে উপযোগী করে তোলে।
উদাহরণ
অনুমান করুন আমাদের একটি ছয়-টোকেন ইনপুট ক্রম রয়েছে: "বিড়ালটি মাদুরের উপর বসেছিল।" প্রতিটি টোকেন একটি ভেক্টর হিসাবে উপস্থাপিত হতে পারে, এবং ইনপুট ক্রম নিম্নলিখিত হিসাবে দেখা যেতে পারে:
এর পরে, প্রতিটি টোকেনের জন্য, আমরা ভেক্টরের তিনটি সেট তৈরি করব: কোয়েরি ভেক্টর, কী ভেক্টর এবং মান ভেক্টর। এমবেডেড টোকেন ভেক্টরকে তিনটি শেখা ওজন ম্যাট্রিস দ্বারা গুণ করা হয় যাতে এই ভেক্টরগুলি পাওয়া যায়।
প্রথম টোকেনের জন্য "The," উদাহরণস্বরূপ, ক্যোয়ারী, কী এবং মান ভেক্টর হবে:
কোয়েরি ভেক্টর: [0.4, -0.2, 0.1]
মূল ভেক্টর: [0.2, 0.1, 0.5]
মান ভেক্টর: [0.1, 0.2, 0.3]
ইনপুট অনুক্রমের প্রতিটি জোড়া টোকেনের মধ্যে মনোযোগের স্কোরগুলি স্ব-মনোযোগ প্রক্রিয়া দ্বারা গণনা করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, টোকেন 1 এবং 2 "The" এর মধ্যে মনোযোগের স্কোর তাদের কোয়েরি এবং কী ভেক্টরের ডট পণ্য হিসাবে গণনা করা হবে:
মনোযোগ স্কোর = ডট_প্রোডাক্ট (টোকেন 1-এর কোয়েরি ভেক্টর, টোকেন 2-এর কী ভেক্টর)
= (0.4 * 0.8) + (-0.2 * 0.2) + (0.1 * 0.1)
= 0.31
এই মনোযোগের স্কোরগুলি অন্যদের সাথে ক্রমানুসারে প্রতিটি টোকেনের আপেক্ষিক প্রাসঙ্গিকতা দেখায়।
সবশেষে, প্রতিটি টোকেনের জন্য, আউটপুট উপস্থাপনাটি মনোযোগের স্কোর দ্বারা নির্ধারিত ওজনের সাথে মান ভেক্টরের ওজনযুক্ত যোগফল নিয়ে তৈরি করা হয়। প্রথম টোকেনের জন্য আউটপুট উপস্থাপনা "The," উদাহরণস্বরূপ, হবে:
টোকেন 1 এর জন্য আউটপুট ভেক্টর = (টোকেন 1 এর সাথে মনোযোগ স্কোর) * টোকেন 2 এর জন্য মান ভেক্টর
+ (টোকেন 3 সহ মনোযোগ স্কোর) * টোকেন 3 এর জন্য মান ভেক্টর
+ (টোকেন 4 সহ মনোযোগ স্কোর) * টোকেন 4 এর জন্য মান ভেক্টর
+ (টোকেন 5 সহ মনোযোগ স্কোর) * টোকেন 5 এর জন্য মান ভেক্টর
+ (টোকেন 6 সহ মনোযোগ স্কোর) * টোকেন 6 এর জন্য মান ভেক্টর
= (0.31 * [0.1, 0.2, 0.3]) + (0.25 * [0.2, -0.1, 0.7]) + (0.08 * [0.3, 0.5, -0.1]) + (0.14 * [0.1, 0.3, -0.2] ) + (0.22 * [0.6, -0.3, 0.4])
= [০.২৬৬৯, ০.১৫৩৩, ০.২৭১৫]
স্ব-মনোযোগের ফলস্বরূপ, ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেলটি আউটপুট ক্রম তৈরি করার সময় ইনপুট সিকোয়েন্সের বিভিন্ন বিভাগে উপস্থিত থাকতে বেছে নিতে পারে।
অ্যাপ্লিকেশনগুলি আপনি যা ভাবেন তার চেয়ে বেশি
তাদের অভিযোজনযোগ্যতা এবং মেশিন অনুবাদ, অনুভূতি বিশ্লেষণ, পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ এবং আরও অনেক কিছুর মতো NLP কাজগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর পরিচালনা করার ক্ষমতার কারণে, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে এআই ট্রান্সফরমার জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে।
এআই ট্রান্সফরমারগুলি ক্লাসিক ভাষা-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন ছাড়াও ছবি সনাক্তকরণ, সুপারিশ সিস্টেম এবং এমনকি ড্রাগ আবিষ্কার সহ বিভিন্ন ডোমেনে ব্যবহার করা হয়েছে।
এআই ট্রান্সফরমারগুলির প্রায় সীমাহীন ব্যবহার রয়েছে কারণ সেগুলি অসংখ্য সমস্যা এলাকা এবং ডেটা প্রকারের জন্য তৈরি করা যেতে পারে। AI ট্রান্সফরমারগুলি, জটিল ডেটা সিকোয়েন্সগুলি বিশ্লেষণ করার এবং দীর্ঘমেয়াদী সম্পর্কগুলি ক্যাপচার করার ক্ষমতা সহ, পরবর্তী বছরগুলিতে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য চালিকাশক্তি হিসাবে সেট করা হয়েছে৷
অন্যান্য নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের সাথে তুলনা
যেহেতু তারা ইনপুট সিকোয়েন্স বিশ্লেষণ করতে পারে এবং টেক্সটে দীর্ঘ-পরিসীমা সম্পর্ক বুঝতে পারে, অন্যান্য নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যাপ্লিকেশনের তুলনায় এআই ট্রান্সফরমারগুলি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।
কিছু নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার, যেমন কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNNs) এবং পৌনঃপুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN), অন্য দিকে, ছবি বা টাইম সিরিজ ডেটার মতো কাঠামোগত ইনপুট প্রক্রিয়াকরণের সাথে জড়িত কাজের জন্য আরও উপযুক্ত।
ভবিষ্যত উজ্জ্বল দেখাচ্ছে
এআই ট্রান্সফরমারগুলির ভবিষ্যত উজ্জ্বল বলে মনে হচ্ছে। চলমান অধ্যয়নের একটি ক্ষেত্র হ'ল ক্রমবর্ধমান জটিল কাজগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম ক্রমান্বয়ে আরও শক্তিশালী মডেলগুলির বিকাশ।
তদুপরি, এআই ট্রান্সফরমারগুলিকে অন্যান্য এআই প্রযুক্তির সাথে সংযুক্ত করার চেষ্টা করা হচ্ছে, যেমন শক্তিবৃদ্ধি শেখার, আরো উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ ক্ষমতা প্রদান.
প্রতিটি শিল্পই AI এর সম্ভাবনাকে ব্যবহার করে উদ্ভাবন এবং প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জন করার চেষ্টা করছে। সুতরাং, এআই ট্রান্সফরমারগুলি স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ এবং অন্যান্য সহ বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে ধীরে ধীরে অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
AI ট্রান্সফরমার প্রযুক্তির ক্রমাগত উন্নতি এবং এই শক্তিশালী AI সরঞ্জামগুলির জন্য মানুষের প্রক্রিয়া এবং ভাষা বোঝার পদ্ধতিতে বিপ্লব করার সম্ভাবনার সাথে, ভবিষ্যত উজ্জ্বল বলে মনে হচ্ছে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন