এআই (AI) কী?
এটি এমন একটি প্রযুক্তি যেখানে কম্পিউটারকে এমনভাবে তৈরি করা হয় যাতে সে মানুষের মতো চিন্তা করতে পারে, সিদ্ধান্ত নিতে পারে এবং প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে।
উদাহরণ:
-
গুগলে কিছু খোঁজা এবং গুগলের সেই অনুসন্ধানের উপযুক্ত উত্তর প্রদান।
-
মোবাইল ফোনের ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টের মাধ্যমে কথা বলা।
-
চ্যাটবটের মাধ্যমে অনলাইনে প্রশ্নের উত্তর পাওয়া।
এসব ক্ষেত্রে কম্পিউটার নিজে সিদ্ধান্ত নেয় এবং উত্তর তৈরি করে। এ কারণেই একে বুদ্ধিমত্তাসম্পন্ন (Intelligent) এবং যেহেতু এটি মানুষের নয় বরং প্রযুক্তি দ্বারা তৈরি, তাই একে কৃত্রিম (Artificial) বলা হয়।
এলএলএম (LLM) কী?
এটি এমন একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম, যেটি লাখ লাখ বই, পত্রিকা, ওয়েবসাইট এবং নানান ধরণের লেখা পড়েছে এবং এই লেখাগুলোর ধরন ও ভাষার ব্যবহার শেখেছে।
এলএলএমের কাজ হলো ভাষা বোঝা, প্রশ্নের উত্তর তৈরি করা, লেখা সম্পাদনা করা, অনুরোধ অনুযায়ী নতুন লেখা তৈরি করা ইত্যাদি।
এটি ভাষার উপর বিশাল পরিমাণ জ্ঞান জমিয়ে রাখে এবং সেই জ্ঞানের ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।
এলএলএম কীভাবে কাজ করে?
১. ডাটা সংগ্রহ:
প্রথমে লাখ লাখ লেখা (বই, খবর, ইত্যাদি) সংগ্রহ করা হয়।
২. ডাটা পরিশোধন:
সংগ্রহ করা লেখাগুলো থেকে অপ্রয়োজনীয় বা অনুপযুক্ত তথ্য সরানো হয়।
৩. ট্রেনিং বা প্রশিক্ষণ:
কম্পিউটারকে শেখানো হয় — কোন শব্দের পরে কোন শব্দ আসতে পারে, কোন বাক্য কিভাবে গঠন করা হয়, ভাষার মধ্যে কিভাবে ভাব প্রকাশ করা হয়।
৪. অনুমান করা:
প্রশিক্ষণের মাধ্যমে মডেল শিখে নেয়, কীভাবে একটি প্রশ্নের জন্য সঠিক এবং যুক্তিসঙ্গত উত্তর তৈরি করতে হয়।
৫. পরীক্ষা ও উন্নতি:
বারবার পরীক্ষার মাধ্যমে মডেলের ভুলগুলো ঠিক করা হয় এবং আরও দক্ষ করা হয়।
একটি এলএলএম মূলত সম্ভাবনার ওপর ভিত্তি করে কাজ করে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি বলা হয় "আমি সকালে...", তাহলে মডেল অনুমান করতে পারে এর পরবর্তী শব্দ হবে "স্কুলে গিয়েছিলাম" অথবা "ব্রেকফাস্ট করেছি" ইত্যাদি।
কীভাবে একটি এলএলএম তৈরি করা হয়?
এলএলএম তৈরি করার ধাপসমূহ সংক্ষেপে নিচে দেওয়া হলো:
| ধাপ | বর্ণনা |
|---|---|
| ১. ডাটা সংগ্রহ | বহু ধরনের লেখা সংগ্রহ করা হয়। |
| ২. ডাটা পরিষ্কারকরণ | অপ্রাসঙ্গিক ও ভুল তথ্য বাদ দেওয়া হয়। |
| ৩. ট্রেনিং শুরু | মডেলকে ধাপে ধাপে লেখাগুলো শেখানো হয়। |
| ৪. ফলাফল যাচাই | মডেলের কাজের গুণমান পরীক্ষা করা হয়। |
| ৫. মডেল উন্নয়ন | যদি প্রয়োজন হয়, পুনরায় শেখানো হয় এবং মডেলকে আরও শক্তিশালী করা হয়। |
| ৬. ব্যবহার | মডেলকে বাস্তব কাজে ব্যবহার করা হয়, যেমন চ্যাটবট, অনুবাদ ইত্যাদির মধ্যে। |
কীভাবে নিজের ছোট একটি এলএলএম (Mini-LLM) তৈরি করা যায়?
১. উদ্দেশ্য নির্ধারণ
উদাহরণ:
-
শিশুদের গল্প লেখার জন্য মডেল তৈরি করা।
-
বিজ্ঞান বিষয়ক প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য মডেল তৈরি করা।
সঠিক লক্ষ্য নির্ধারণ করলে পরে ডাটা সংগ্রহ সহজ হয়।
২. ডাটা সংগ্রহ
মডেল শেখানোর জন্য প্রয়োজন হয় লেখার সংগ্রহ।
ছোট মডেলের জন্য কয়েক হাজার থেকে কয়েক লাখ বাক্যের ডাটা যথেষ্ট।
ডাটা উৎস হতে পারে:
-
শিশুদের বইয়ের সংগ্রহ।
-
খোলা লাইসেন্সের অনলাইন আর্টিকেল।
-
সরকারি ওয়েবসাইটের ডাটা।
-
নিজে তৈরি করা প্রশ্ন-উত্তর তালিকা।
মনে রাখতে হবে:
ডাটা অবশ্যই পরিষ্কার, শুদ্ধ এবং প্রাসঙ্গিক হতে হবে।
৩. ডাটা পরিষ্কারকরণ
সংগৃহীত ডাটা থেকে নিম্নমানের, ভুল, বা অপ্রয়োজনীয় তথ্য বাদ দিতে হবে।
যেমন:
-
বানান ভুল।
-
অশালীন বা অনুপযুক্ত ভাষা।
-
অসঙ্গত তথ্য।
কারণ:
পরিষ্কার ডাটা মানেই উন্নত মডেল।
৪. মডেল নির্বাচন
ছোট এলএলএম বানানোর জন্য একটি হালকা ও সহজ ট্রেনিংযোগ্য মডেল বেছে নিতে হয়।
বিখ্যাত কিছু হালকা মডেল উদাহরণ:
-
DistilBERT (BERT-এর ছোট সংস্করণ)
-
TinyGPT (GPT-এর ছোট সংস্করণ)
-
NanoGPT (টেক্সট জেনারেশনের জন্য সহজ মডেল)
এই মডেলগুলির কোড বিনামূল্যে পাওয়া যায়, যেমন গিটহাব (GitHub) ওয়েবসাইটে।
৫. মডেল প্রশিক্ষণ (Training)
কিছু প্রয়োজনীয় বিষয়:
-
Batch Size: কতগুলো বাক্য একসঙ্গে শেখানো হবে।
-
Learning Rate: শেখার গতি কত দ্রুত হবে।
-
Epochs: পুরো ডাটাসেট কতবার পড়ে শেখা হবে।
প্রশিক্ষণ চলাকালীন মডেল ধীরে ধীরে শিখতে থাকে, কীভাবে সঠিক উত্তর তৈরি করতে হয়।
৬. মডেল সংরক্ষণ (Saving the Model)
সংরক্ষণ ফরম্যাট সাধারণত হয় .bin, .pt, অথবা .h5 ফাইলে।
উদাহরণ:
my_mini_llm_model.bin
৭. মডেল ব্যবহার (Inference)
যেমন:
প্রশ্ন: "সূর্য কোথা থেকে উঠে?"
উত্তর: "পূর্ব দিক থেকে।"
৮. কিছু অতিরিক্ত উন্নতি
-
Fine-tuning: নির্দিষ্ট বিষয়ে আবার একটু আলাদা করে প্রশিক্ষণ দেওয়া।
-
Quantization: মডেলকে ছোট করে দ্রুত করার প্রক্রিয়া।
-
Pruning: অপ্রয়োজনীয় অংশ বাদ দিয়ে মডেলকে হালকা করা।
এতে কম্পিউটারে কম জায়গা লাগে এবং দ্রুত কাজ হয়।
একটি সহজ উদাহরণ (Mini LLM প্রক্রিয়া)
| ধাপ | উদাহরণ |
|---|---|
| লক্ষ্য নির্ধারণ | বাংলা ছড়া লেখার জন্য মডেল বানানো |
| ডাটা সংগ্রহ | বাংলা ছড়ার বই থেকে ১০,০০০ ছড়া সংগ্রহ |
| ডাটা পরিষ্কারকরণ | বানান ভুল ঠিক করা |
| মডেল নির্বাচন | NanoGPT নির্বাচন করা |
| প্রশিক্ষণ | ২০ ঘণ্টা GPU দিয়ে ট্রেনিং |
| সংরক্ষণ | bangla_chora_mini_model.bin |
| ব্যবহার | নতুন ছড়া তৈরির অনুরোধ দিলে উত্তর দেওয়া |
কিছু গুরুত্বপূর্ণ সফটওয়্যার ও লাইব্রেরি
-
Python প্রোগ্রামিং ভাষা
-
PyTorch বা TensorFlow (মডেল প্রশিক্ষণের জন্য)
-
HuggingFace Transformers লাইব্রেরি (সহজ কোডিংয়ের জন্য)
-
Google Colab (ফ্রি GPU দিয়ে প্রশিক্ষণ করার জন্য)
একটি মিনি এলএলএম বানানো খুব বড় কাজ নয়, তবে ধৈর্য, সতর্কতা ও অধ্যবসায়ের প্রয়োজন।
যত ভালোভাবে ডাটা প্রস্তুত করা হবে এবং যত মনোযোগ দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে, তত ভালো মডেল তৈরি হবে।
বর্তমানে ছোট এলএলএম ব্যবহার করে স্কুল প্রজেক্ট, নিজস্ব অ্যাপ তৈরি, কিংবা গবেষণার কাজ করা সম্ভব হচ্ছে।
কেন একে এআই (AI) বলা হয়?
কেন একে এলএলএম (LLM) বলা হয়?
-
Large: বিশাল আকারের — কারণ মডেলটি কোটি কোটি শব্দ এবং বাক্য ধারণ করে।
-
Language: ভাষা — কারণ এটি মানুষের ভাষা বোঝে এবং ব্যবহার করে।
-
Model: মডেল — কারণ এটি একটি শিক্ষিত কাঠামো বা প্রোগ্রাম, যা নির্দিষ্ট নিয়ম মেনে কাজ করে।
এই তিনটি শব্দ একত্রিত হয়ে নাম হয়েছে: Large Language Model (LLM)।
একটি উদাহরণ:
একইভাবে, এলএলএমও প্রচুর লেখা পড়ে এ ধরনের উত্তর তৈরি করতে সক্ষম হয়।
কিছু গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নোত্তর:
উত্তর: না, এটি একটি সফটওয়্যার বা প্রোগ্রাম। এটি মানুষের মতো আচরণ করলেও, এটি জীবিত নয়।
প্রশ্ন: এলএলএম কি নিজে চিন্তা করে?
উত্তর: না, এটি পূর্বে শেখা ডাটার ওপর ভিত্তি করে অনুমান করে।প্রশ্ন: এলএলএম কি সবসময় সঠিক উত্তর দেয়?
উত্তর: না, মাঝে মাঝে ভুলও করতে পারে, বিশেষ করে যখন প্রশিক্ষণ ডাটা বা প্রসঙ্গ অপর্যাপ্ত হয়।
সংক্ষেপে | ব্যাখ্যা |
|---|---|
| AI | কম্পিউটারের তৈরি বুদ্ধিমত্তা |
| LLM | ভাষা শেখার জন্য বড় মডেল |
| কিভাবে কাজ করে | শেখা লেখা থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করে |
| কিভাবে তৈরি হয় | ডাটা সংগ্রহ, পরিষ্কারকরণ, ট্রেনিং, যাচাই |
উপসংহার
এই প্রযুক্তির মাধ্যমে ভবিষ্যতে আরও উন্নত, সহজ এবং কার্যকরী মানব-কম্পিউটার যোগাযোগ তৈরি হবে বলে আশা করা যায়।
