ChatGPT একটি অসাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ভাষার মডেল। আমরা সবাই বিভিন্ন কাজে আমাদের সহায়তা করার জন্য এটি ব্যবহার করি।
আপনি কি কখনও প্রশ্ন করেছেন যে কীভাবে উত্তরগুলি তৈরি করতে প্রশিক্ষিত হয়েছিল যা এতটা মানুষের মতো মনে হয়? এই নিবন্ধে, আমরা ChatGPT এর প্রশিক্ষণ পরীক্ষা করব।
আমরা ব্যাখ্যা করব কিভাবে এটি সবচেয়ে অসামান্য এক হয়ে উঠেছে ভাষার মডেল. আমরা যখন ChatGPT-এর কৌতূহলোদ্দীপক জগত অন্বেষণ করি, তখন আবিষ্কারের যাত্রায় এগিয়ে আসুন।
প্রশিক্ষণের ওভারভিউ
ChatGPT একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেল।
ChatGPT-এর মাধ্যমে, আমরা ইন্টারেক্টিভ কথোপকথন এবং মানুষের মতো আলোচনা করতে পারি। এটা যে অনুরূপ একটি পদ্ধতি নিয়োগ GPT নির্দেশ করুন, যা একটি অত্যাধুনিক ভাষার মডেল। এটি ChatGPT-এর কিছু আগে তৈরি করা হয়েছিল।
এটি একটি আরো আকর্ষক পদ্ধতি নিয়োগ করে। এটি স্বাভাবিক ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া সক্ষম করে। সুতরাং, চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারীর মতো বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এটি একটি নিখুঁত সরঞ্জাম।
ChatGPT এর প্রশিক্ষণ পদ্ধতি একটি বহু-পর্যায়ের প্রক্রিয়া। জেনারেটিভ প্রিট্রেনিং হল ChatGPT-এর প্রশিক্ষণের প্রথম ধাপ।
এই পর্যায়ে, মডেলটিকে টেক্সট ডেটার একটি বড় কর্পাস ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। তারপরে, মডেলটি প্রাকৃতিক ভাষায় পাওয়া পরিসংখ্যানগত পারস্পরিক সম্পর্ক এবং নিদর্শনগুলি আবিষ্কার করে। সুতরাং, আমরা ব্যাকরণগতভাবে সঠিক এবং সুসঙ্গত প্রতিক্রিয়া পেতে পারি।
তারপর আমরা তত্ত্বাবধানে ফাইন-টিউনিংয়ের একটি ধাপ অনুসরণ করি। এই অংশে, মডেলকে একটি নির্দিষ্ট কাজের প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। উদাহরণস্বরূপ, এটি ভাষা অনুবাদ বা প্রশ্নের উত্তর সম্পাদন করতে পারে।
অবশেষে, ChatGPT মানুষের প্রতিক্রিয়া থেকে পুরস্কার শিক্ষা ব্যবহার করে।
এখন, এই পদক্ষেপ পরীক্ষা করা যাক.
জেনারেটিভ প্রিট্রেনিং
প্রশিক্ষণের প্রাথমিক স্তর হল জেনারেটিভ প্রিট্রেনিং। ভাষা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য এটি একটি সাধারণ পদ্ধতি। টোকেন সিকোয়েন্স তৈরি করতে, পদ্ধতিটি "পরবর্তী ধাপের পূর্বাভাস দৃষ্টান্ত" প্রয়োগ করে।
এর মানে কী?
প্রতিটি টোকেন একটি অনন্য পরিবর্তনশীল। তারা একটি শব্দ বা একটি শব্দের একটি অংশ প্রতিনিধিত্ব করে। মডেলটি নির্ধারণ করার চেষ্টা করে যে কোন শব্দটি তার আগে আসার সম্ভাবনা বেশি। এটি তার অনুক্রমের সমস্ত পদ জুড়ে সম্ভাব্যতা বন্টন ব্যবহার করে।
ভাষা মডেলের উদ্দেশ্য হল টোকেন সিকোয়েন্স তৈরি করা। এই ক্রমগুলি মানুষের ভাষার নিদর্শন এবং কাঠামোর প্রতিনিধিত্ব করা উচিত। প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর মডেলদের প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এটি সম্ভব।
তারপরে, এই ডেটা ভাষায় শব্দগুলি কীভাবে বিতরণ করা হয় তা বোঝার জন্য ব্যবহার করা হয়।
প্রশিক্ষণের সময়, মডেল সম্ভাব্যতা বন্টন পরামিতি পরিবর্তন করে।
এবং, এটি একটি পাঠ্যের শব্দের প্রত্যাশিত এবং প্রকৃত বন্টনের মধ্যে পার্থক্য কমানোর চেষ্টা করে। এটি একটি ক্ষতি ফাংশন ব্যবহার সঙ্গে সম্ভব. ক্ষতি ফাংশন প্রত্যাশিত এবং প্রকৃত বিতরণের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে।
স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং কম্পিউটার ভিশন আমরা জেনারেটিভ প্রিট্রেনিং ব্যবহার করি এমন একটি ক্ষেত্র।
প্রান্তিককরণ সমস্যা
সারিবদ্ধকরণ সমস্যা জেনারেটিভ প্রিট্রেইনিং-এর অন্যতম অসুবিধা। এটি প্রকৃত ডেটা বিতরণের সাথে মডেলের সম্ভাব্যতা বিতরণের সাথে মেলাতে অসুবিধা বোঝায়।
অন্য কথায়, মডেলের তৈরি করা উত্তরগুলি আরও মানুষের মতো হওয়া উচিত।
মডেলটি মাঝে মাঝে অপ্রত্যাশিত বা অনুপযুক্ত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। এবং, এটি বিভিন্ন কারণে ঘটতে পারে, যেমন প্রশিক্ষণ ডেটা পক্ষপাত বা মডেলের প্রসঙ্গ সচেতনতার অভাব। ভাষা মডেলের গুণমান উন্নত করার জন্য প্রান্তিককরণ সমস্যাটি অবশ্যই সমাধান করা উচিত।
এই সমস্যাটি কাটিয়ে উঠতে, ChatGPT-এর মতো ভাষার মডেলগুলি সূক্ষ্ম-টিউনিং কৌশল ব্যবহার করে।
তত্ত্বাবধানে ফাইন-টিউনিং
চ্যাটজিপিটি প্রশিক্ষণের দ্বিতীয় অংশটি সূক্ষ্ম টিউনিং তত্ত্বাবধান করা হয়। মানব বিকাশকারীরা এই মুহুর্তে কথোপকথনে জড়িত, মানব ব্যবহারকারী এবং চ্যাটবট উভয় হিসাবে কাজ করে।
এই আলোচনা রেকর্ড করা হয় এবং একটি ডেটাসেটে একত্রিত করা হয়। প্রতিটি প্রশিক্ষণের নমুনায় একটি স্বতন্ত্র কথোপকথনের ইতিহাস রয়েছে যা "চ্যাটবট" হিসাবে কাজ করা মানব বিকাশকারীর পরবর্তী উত্তরের সাথে মিলে যায়।
তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের উদ্দেশ্য হল মডেল দ্বারা সংশ্লিষ্ট উত্তরে টোকেনগুলির অনুক্রমের জন্য নির্ধারিত সম্ভাব্যতা সর্বাধিক করা। এই পদ্ধতিটি "ইমিটেশন লার্নিং" বা "আচরণ ক্লোনিং" নামে পরিচিত।
এইভাবে মডেল আরও প্রাকৃতিক-শব্দযুক্ত এবং সুসংগত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে শিখতে পারে। এটি মানব ঠিকাদারদের দেওয়া উত্তরগুলির প্রতিলিপি করছে।
তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম টিউনিং হল যেখানে ভাষা মডেল একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
একটা উদাহরণ দেওয়া যাক। ধরুন আমরা একটি চ্যাটবটকে সিনেমার সুপারিশ প্রদান করতে শেখাতে চাই। আমরা সিনেমার বর্ণনার উপর ভিত্তি করে সিনেমার রেটিং পূর্বাভাস দিতে ভাষা মডেলকে প্রশিক্ষণ দেব। এবং, আমরা চলচ্চিত্রের বর্ণনা এবং রেটিংগুলির একটি ডেটাসেট ব্যবহার করব৷
অ্যালগরিদম শেষ পর্যন্ত একটি সিনেমার কোন দিকগুলি উচ্চ বা খারাপ রেটিংগুলির সাথে মিলে যায় তা খুঁজে বের করবে৷
এটি প্রশিক্ষিত হওয়ার পর, আমরা আমাদের মডেল ব্যবহার করে মানুষের ব্যবহারকারীদের কাছে চলচ্চিত্রের পরামর্শ দিতে পারি। ব্যবহারকারীরা একটি ফিল্ম বর্ণনা করতে পারে যা তারা উপভোগ করে, এবং চ্যাটবট পরিমার্জিত ভাষার মডেল ব্যবহার করে এটির সাথে তুলনীয় আরও চলচ্চিত্রের সুপারিশ করবে।
তত্ত্বাবধানের সীমাবদ্ধতা: ডিস্ট্রিবিউশনাল শিফট
তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম টিউনিং একটি নির্দিষ্ট লক্ষ্য সম্পাদন করার জন্য একটি ভাষা মডেল শেখাচ্ছে। মডেল a খাওয়ানোর মাধ্যমে এটি সম্ভব ডেটা সেটটি এবং তারপর ভবিষ্যদ্বাণী করতে এটি প্রশিক্ষণ. তবে এই সিস্টেমের সীমা আছে যা "তত্ত্বাবধানের বিধিনিষেধ" নামে পরিচিত।
এই বিধিনিষেধগুলির মধ্যে একটি হল "বন্টনমূলক স্থানান্তর"। এটি এমন সম্ভাবনাকে নির্দেশ করে যে প্রশিক্ষণের ডেটা সঠিকভাবে মডেলের সম্মুখীন হওয়া ইনপুটগুলির বাস্তব-বিশ্ব বিতরণকে প্রতিফলিত করতে পারে না।
আগে থেকে উদাহরণ পর্যালোচনা করা যাক. মুভি সাজেশনের উদাহরণে, মডেলটিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটটি চ্যাটবটের মুখোমুখি হওয়া বিভিন্ন ধরণের চলচ্চিত্র এবং ব্যবহারকারীর পছন্দগুলিকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত নাও করতে পারে। চ্যাটবট আমরা যেমন চাই তেমন পারফর্ম নাও করতে পারে।
ফলস্বরূপ, এটি এমন ইনপুটগুলি পূরণ করে যা প্রশিক্ষণের সময় এটি পর্যবেক্ষণ করা থেকে ভিন্ন।
তত্ত্বাবধানে শিক্ষার জন্য, যখন মডেলটিকে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট একটি সেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, তখন এই সমস্যাটি দেখা দেয়।
অতিরিক্তভাবে, মডেলটি একটি বন্টনগত পরিবর্তনের মুখে আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে যদি নতুন প্রেক্ষাপটের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে এবং এর ভুলগুলি থেকে শিখতে সাহায্য করার জন্য শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা ব্যবহার করা হয়।
পছন্দের উপর ভিত্তি করে, পুরষ্কার শেখা
পুরষ্কার শেখা হল একটি চ্যাটবট তৈরির তৃতীয় প্রশিক্ষণের পর্যায়। পুরষ্কার শেখার ক্ষেত্রে, মডেলটিকে একটি পুরষ্কার সংকেত সর্বাধিক করতে শেখানো হয়।
এটি একটি স্কোর যা নির্দেশ করে যে মডেলটি কতটা কার্যকরভাবে কাজটি সম্পন্ন করছে। পুরষ্কার সংকেত এমন লোকেদের ইনপুটের উপর ভিত্তি করে যারা মডেলের উত্তরগুলিকে রেট দেয় বা মূল্যায়ন করে।
পুরষ্কার শেখার লক্ষ্য এমন একটি চ্যাটবট তৈরি করা যা মানব ব্যবহারকারীদের পছন্দের উচ্চ মানের উত্তর তৈরি করে। এটি করার জন্য, একটি মেশিন লার্নিং কৌশল বলা হয় শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা - যার মধ্যে প্রতিক্রিয়া থেকে শেখা অন্তর্ভুক্ত পুরষ্কার আকারে—মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়।
চ্যাটবট ব্যবহারকারীর জিজ্ঞাসার উত্তর দেয়, উদাহরণস্বরূপ, কাজটি তার বর্তমান উপলব্ধির উপর নির্ভর করে, যা পুরস্কার শেখার সময় এটিকে সরবরাহ করা হয়। মানব বিচারকদের দ্বারা উত্তরগুলি মূল্যায়ন করার পরে চ্যাটবট কতটা কার্যকরীভাবে কাজ করে তার উপর ভিত্তি করে একটি পুরষ্কার সংকেত দেওয়া হয়।
এই পুরষ্কার সংকেতটি চ্যাটবট এর সেটিংস পরিবর্তন করতে ব্যবহার করে। এবং, এটি টাস্ক কর্মক্ষমতা বাড়ায়।
পুরষ্কার শেখার কিছু সীমাবদ্ধতা
পুরষ্কার শেখার একটি অসুবিধা হল যে চ্যাটবটের উত্তরগুলির প্রতিক্রিয়া কিছু সময়ের জন্য নাও আসতে পারে কারণ পুরস্কার সংকেত বিক্ষিপ্ত এবং বিলম্বিত হতে পারে। ফলস্বরূপ, চ্যাটবটকে সফলভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া চ্যালেঞ্জিং হতে পারে কারণ এটি অনেক পরে পর্যন্ত নির্দিষ্ট উত্তরগুলিতে প্রতিক্রিয়া নাও পেতে পারে।
আরেকটি সমস্যা হল যে মানব বিচারকদের বিভিন্ন মতামত বা ব্যাখ্যা থাকতে পারে যা একটি সফল প্রতিক্রিয়া তৈরি করে, যা পুরস্কারের সংকেতে পক্ষপাতিত্বের দিকে নিয়ে যেতে পারে। এটি হ্রাস করার জন্য, এটি প্রায়শই অনেক বিচারক দ্বারা আরও নির্ভরযোগ্য পুরষ্কার সংকেত প্রদানের জন্য ব্যবহার করা হয়।
ভবিষ্যতে কী হবে?
চ্যাটজিপিটি-এর কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করার জন্য বেশ কিছু সম্ভাব্য ভবিষ্যত পদক্ষেপ রয়েছে।
মডেলের বোধগম্যতা বাড়ানোর জন্য, একটি সম্ভাব্য ভবিষ্যত রুট হল আরও প্রশিক্ষণ ডেটাসেট এবং ডেটা উত্স অন্তর্ভুক্ত করা। নন-টেক্সচুয়াল ইনপুটগুলি বোঝার এবং বিবেচনায় নেওয়ার মডেলের ক্ষমতা বাড়ানোও সম্ভব।
উদাহরণস্বরূপ, ভাষার মডেল ভিজ্যুয়াল বা শব্দ বুঝতে পারে।
নির্দিষ্ট প্রশিক্ষণ কৌশল অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে ChatGPT নির্দিষ্ট কাজের জন্যও উন্নত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি সম্পাদন করতে পারে অনুভূতির বিশ্লেষণ বা প্রাকৃতিক ভাষা উৎপাদন। উপসংহারে, ChatGPT এবং সম্পর্কিত ভাষা মডেলগুলি অগ্রসর হওয়ার জন্য দুর্দান্ত প্রতিশ্রুতি দেখায়।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন