বড় ভাষাগত মডেলগুলি কি সমস্যা এবং সমাধান নয়?
এআই আধিপত্যের জন্য সর্বাত্মক বিশ্ব প্রতিযোগিতা রয়েছে। বিশ্বের বৃহত্তম এবং সবচেয়ে শক্তিশালী সংস্থাগুলি অভূতপূর্ব কম্পিউটিং ক্ষমতায় কোটি কোটি বিনিয়োগ করছে। সর্বাধিক শক্তিশালী দেশগুলি তাদের সহায়তা করার জন্য প্রচুর শক্তি সংস্থান উত্সর্গ করে। রেসটি একটি ধারণাকে কেন্দ্র করে: বড় ভাষার মডেলগুলির সাথে ট্রান্সফর্মার-ভিত্তিক আর্কিটেকচার এআই রেস জয়ের মূল চাবিকাঠি। যদি তারা ভুল হয়? আমরা যাকে গোয়েন্দা বলি তা জৈবিক জীবনে কয়েক মিলিয়ন বছর ধরে বিকশিত হয়েছে, সাধারণ একক কোষযুক্ত জীব যেমন ব্যাকটিরিয়া তাদের পরিবেশের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার মতো শুরু করে। জীবন ধীরে ধীরে বহুবিধ জীবগুলিতে বিকশিত হয়েছিল যা কীভাবে এটির প্রয়োজন তা সন্ধান করতে শিখেছে এবং কী ক্ষতি করবে তা এড়াতে শিখেছে। অবশেষে, মানুষ অত্যন্ত জটিল মস্তিষ্ক, কোটি কোটি নিউরন এবং বিস্তৃত বৃহত্তর নিউরাল ইন্টারঅ্যাকশনগুলির সাথে আত্মপ্রকাশ করেছিল, তাদের প্রয়োজন, মিথস্ক্রিয়া এবং একে অপরের সাথে এবং বিশ্বের সাথে সংযোগের প্রতিক্রিয়া জানাতে ডিজাইন করা হয়েছিল। এর একটি কৃত্রিম রূপ তৈরি করা সম্ভবত বুদ্ধিমানভাবে বৃহত্তর অপ্রচলিত পাঠ্যের বিশাল ভাণ্ডারগুলিতে প্রশিক্ষিত সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে এবং এটিকে বুদ্ধি হিসাবে বিপণনের উপর প্রশিক্ষিত সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে কেবল বুদ্ধিমানভাবে ভাষা উত্পন্ন করার চেয়ে আরও বেশি কিছু জড়িত। যদি ইন্টারনেটে জমে থাকা বিশাল তথাকথিত সমষ্টিগত জ্ঞান সংকলন করা এবং এটি পরিসংখ্যানগতভাবে মানব প্রম্পটগুলিতে অজান্তেই প্রতিক্রিয়া জানাতে জটিল অ্যালগরিদম ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা আসলে কেবল আবর্জনা ট্র্যাশ করার প্রক্রিয়াতে কেবল একটি অকল্পনীয় ব্যয়বহুল এবং সংস্থান-নিবিড় অনুশীলন? সর্বোপরি, তিনি সাধারণ জ্ঞানের বুদ্ধিমান দীর্ঘস্থায়ী হতে পারেন। সবচেয়ে খারাপ সময়ে, এটি সম্ভাব্য ক্ষতিকারক পরিণতি সহ সম্পদের একটি অভূতপূর্ব এবং অপ্রয়োজনীয় অপচয়। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বর্তমান প্রবণতার সমালোচনা করার এক শীতল সম্মতিতে ইমমানুয়েল কান্ট তাঁর বিখ্যাত কাজ, খাঁটি কারণের সমালোচনা লিখেছিলেন, “বিষয়বস্তু ছাড়াই ধারণাগুলি খালি, এবং ধারণাগুলি ছাড়াই অন্তর্দৃষ্টি অন্ধ।” অন্য কথায়, উন্নত বুদ্ধিমত্তার যুগগুলি কি প্রতিলিপি করা যেতে পারে এবং বিশ্বের বৃহত্তম তোতা বা স্বতঃপ্রবাহের মা’কে হ্রাস করা যায়? এই এক পদ্ধতির পিছনে থাকা সমস্ত বিশ্ব শক্তি, হাইপ এবং সংস্থানগুলির সাথে আপনি এই ধারণার অধীনে থাকতে পারেন যে এটি মানব বুদ্ধিমত্তার একটি কৃত্রিম রূপ তৈরি করার একমাত্র কার্যকর উপায়। ভাগ্যক্রমে, এটি ক্ষেত্রে হয় না। ইনক্রিমেন্টালিজম এআই আর অ্যান্ড ডি স্পেকট্রামের বর্ধিত প্রান্তে, এমন কিছু পন্থা রয়েছে যা এআই এজেন্টদের (https://www.fastcompany.com/91281577/autonomous-ai-agents-ai-could-let-machines-think-for-themselves) এর সাথে আরও কার্যকর ব্যবহার অর্জন করতে চায়। (দেখুন, ছোট ভাষার মডেলগুলি হ’ল কার্যকর এআই, কর্নেল বিশ্ববিদ্যালয়, https://arxiv.org/abs/2506.02153 এর ভবিষ্যত।) তত্ত্বটি সহজ: নমনীয় এবং দক্ষ এআই এজেন্টদের নিয়োগ করুন (প্রযুক্তি যা পরিবেশের সাথে স্বায়ত্তশাসিতভাবে যোগাযোগ করতে পারে এবং মানুষের তদারকি ছাড়াই কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে) এসএলএম, আরও বেশি লক্ষ্যবস্তু এবং আরও বেশি লক্ষ্যমাত্রা অ্যাক্সেস করতে পারে। প্রাথমিক তত্ত্বটি এসএলএম এবং এলএলএমগুলির জন্য একই – ডেটা সংগ্রহ করা এবং পাঠ্য বা অন্যান্য ডেটা তৈরি করতে পরিসংখ্যানগতভাবে এটি মডেলিং করে। পরিষেবা স্তর পরিচালনা (এসএলএম) এটি করার একটি ছোট, আরও দক্ষ (তবে সহজাতভাবে আরও সীমিত) উপায়। এই পদ্ধতির মধ্যে আরও বেশি নির্ভুলতা অর্জনের জন্য অতিরিক্ত কৌশল অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যেমন রিক্যাল অগমেন্টেড জেনারেশন (আরএজি)। আরএজি কেবল স্ট্যাটিক (প্রাক-প্রশিক্ষিত) ডেটার উপর নির্ভর করার চেয়ে রিয়েল-টাইমে আরও লক্ষ্যবস্তু, যাচাইযোগ্য এবং সমালোচনামূলক তথ্য অ্যাক্সেস করতে পারে। পুরোটি তার অংশগুলির যোগফলের চেয়ে বেশি এবং এটি এলএলএম এবং জিপিটি -র স্থাপত্যের একটি সম্ভাব্য আরও গুরুত্বপূর্ণ বিকল্প যা বিবর্তনীয় জীববিজ্ঞানের প্রতিলিপি দেওয়ার চেষ্টা করার ভিত্তিতে আমরা যেভাবে ভাবি তার আরও ঘনিষ্ঠভাবে নকল করে। এই জাতীয় কাজের অগ্রণী একটি সংস্থা হ’ল সফটম্যাক্স (মেশিন লার্নিংয়ে ব্যবহৃত একটি পরিসংখ্যানগত ফাংশন নামে নামকরণ করা হয়) টুইচের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এমমেট শিয়ারের নেতৃত্বে, যিনি সংক্ষিপ্তভাবে ওপেনএআইয়ের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা হিসাবে দায়িত্ব পালন করেছিলেন। এই পদ্ধতির সেলুলার জীববিজ্ঞানের উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে এবং একে অপরের সাথে পৃথক অংশগুলি (বা প্রান্তিককরণে) কাজ করে এমন ধারণার উপর ভিত্তি করে ডিজাইন করা হয়েছে। একজন মানুষ স্বতন্ত্র তবে সিঙ্ক্রোনাইজড কোষগুলির সমন্বয়ে গঠিত, যা তাদের নিজস্বভাবে আমাদের মতো কাজ করে না, তবে কোনওভাবে আমাদেরকে মানুষের মতো ভাবতে এবং কাজ করার অনুমতি দেয়। একটি গণনামূলক মডেল তৈরির ক্ষেত্রে, এআই এজেন্টরা এই পদ্ধতির কোষগুলির সমতুল্য যা কমপক্ষে তত্ত্ব অনুসারে একটি বৃহত্তর কার্যকরী শিক্ষণ সত্তা গঠনে একসাথে কাজ করতে পারে। যদি এলএলএম এবং জিপিটি ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের বর্তমান আধিপত্য অব্যাহত থাকে এবং অন্যান্য উদ্ভাবনী পদ্ধতির পতন ঘটে (বা ধাক্কা দেওয়া হয়), কম্পিউটিংয়ের ইতিহাসে এটি প্রথমবার হবে না যে সম্ভাব্য আরও ভাল বিকল্পগুলি বাণিজ্যিক বাহিনী দ্বারা অভিভূত হয়েছে (দেখুন কেন সফ্টওয়্যারটিতে খারাপ ধারণাগুলি রয়েছে, অ্যালান কে, 2012, ইঞ্জিনিয়ারিং সফ্টওয়্যার সম্মেলনের ভবিষ্যতের ঠিকানা)। অ্যালবার্ট আইনস্টাইন যেমন বিখ্যাতভাবে উল্লেখ করেছিলেন, বিশ্বকে বাঁচানোর জন্য যদি তার এক ঘন্টা সময় থাকে তবে তিনি সমস্যাটি সংজ্ঞায়িত করে 55 মিনিট ব্যয় করতেন এবং পাঁচ মিনিট এটি সমাধান করতে ব্যয় করতেন। এআই বিকাশে বর্তমান মূলধারার পদ্ধতির চালিত বিশাল সত্তাগুলি এখনও তারা যে সমস্যাটি সমাধান করার চেষ্টা করছে তা সংজ্ঞায়িত করতে পারেনি। এলএলএম এবং জিপিটিগুলি এমন কাজগুলি সম্পাদন করার দক্ষতা প্রমাণ করেছে যা লোকেরা দরকারী বলে মনে করে এবং সম্ভবত এটি চালিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। প্রশ্নটি হ’ল, এর বুদ্ধি, মানব বা অন্যথায় এর সাথে কিছু করার আছে কিনা? ফাস্ট কোম্পানির সর্বাধিক উদ্ভাবনী সংস্থা পুরষ্কারের জন্য বর্ধিত সময়সীমাটি আজ রাতে, 14 অক্টোবর, 11:59 পিএম পিটি। আজই আবেদন করুন। (অনুবাদের জন্য ট্যাগ) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (টি) প্রযুক্তি
The content is already fine and requires no changes as it is already in HTML format and doesn’t need rewritting.
প্রকাশিত: 2025-10-15 17:12:00
উৎস: www.fastcompany.com
