fontStack && আপনার চ্যাটবট শুধু পরের শব্দটা অনুমান করছে। তাহলে এটা এত ভালো কেন? | tuput
আপনার চ্যাটবট শুধু পরের শব্দটা অনুমান করছে। তাহলে এটা এত ভালো কেন?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

আপনার চ্যাটবট শুধু পরের শব্দটা অনুমান করছে। তাহলে এটা এত ভালো কেন?

ছবি: TheDigitalArtist / Pixabay

বাংলা

চ্যাট উইন্ডোর নিচে, মডেলটি নিজে কিছুই খুঁজে দেখে না আর কোনো তথ্য জানে না। এটি বিশ্বের সবচেয়ে পরিশীলিত অটোকমপ্লিট খেলা খেলে, আর এই একটি ধারণা বুঝলেই বোঝা যায় কেন এই ব্যবস্থাগুলি চমৎকারভাবে সঠিক আর লজ্জাজনকভাবে ভুল হয়।

tuput সম্পাদকীয় দল · · 4 মিনিটের পাঠ

একটি আধুনিক চ্যাটবটকে কোয়ান্টাম মেকানিক্স ব্যাখ্যা করতে বলুন আর এটি করবে। এটিকে জিজ্ঞাসা করুন “strawberry” শব্দে “r” অক্ষরটি কতবার আসে, আর এটি আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে আপনাকে বলতে পারে দুইবার।

সেই ফাঁক (একই নিঃশ্বাসে প্রতিভা আর ভুল) এমন কোনো ত্রুটি নয় যা আপনি ঠিক করতে পারেন। এটি সরাসরি বেরিয়ে আসে এই ব্যবস্থাগুলি আসলে কীভাবে কাজ করে তা থেকে। আর গোপন রহস্যটা প্রায় অপমানজনকভাবে সহজ।

এটা অটোকমপ্লিট। অত্যন্ত ভালো অটোকমপ্লিট।

একটি বড় ভাষা মডেল ঠিক একটি জিনিস করে: কিছু লেখা দেওয়া হলে, এটি লেখার পরবর্তী অংশ অনুমান করে। তারপর সেই অংশটি যোগ করে, নতুন মোটটি দেখে, আর পরেরটা অনুমান করে। আর আবার। আর আবার, শত শত বার, যতক্ষণ না এটি আপনার জন্য একটি প্রবন্ধ লিখে ফেলে।

এটাই সব। এটাই পুরো কৌশল। আপনার ফোনের কীবোর্ড পরের শব্দ প্রস্তাব করার সময় একটা আনাড়ি সংস্করণ করে। চ্যাটজিপিটি একই ধারণা প্রায় অকল্পনীয়ভাবে বড় করে, ইন্টারনেটের একটা বিশাল অংশ, বই, আর কোড দিয়ে প্রশিক্ষিত, যতক্ষণ না এর অনুমান ভীতিকরভাবে ভালো হয়ে ওঠে।

মডেলটি নিজে কোনো তথ্যভাণ্ডার খুঁজছে না। এটি একটি প্রশ্নের উত্তর দিতে কোটি কোটি হিসাব চালাচ্ছে, বারবার: এ পর্যন্ত যা কিছু হয়েছে তা বিবেচনায়, পরে সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্যভাবে কোন শব্দ আসে?

একটি গুরুত্বপূর্ণ সতর্কতা, কারণ এটি আপনার প্রত্যাশা বদলে দেয়। মডেলটি ইঞ্জিন, পুরো গাড়ি নয়। এই মডেলগুলির চারপাশে তৈরি পণ্যগুলি এখন সত্যিই জিনিস খুঁজে দেখে: চ্যাটজিপিটি বা ক্লডকে কোনো সাম্প্রতিক জিনিস জিজ্ঞাসা করুন আর এটি প্রায়ই ওয়েব অনুসন্ধান করবে আর আপনাকে সূত্র দেবে। সেই পুনরুদ্ধার অনুমান-ইঞ্জিনের চারপাশে জোড়া লাগানো, এটাকে প্রতিস্থাপন করছে না, আর এটাই একক সবচেয়ে বড় কারণ কেন আধুনিক সহায়করা আগের চেয়ে বেশিবার তথ্য সঠিক করে। ভেতরে, ইঞ্জিনটা এখনও অনুমান করছে।

কেন শব্দ অনুমান করা আপাত প্রতিভা তৈরি করে

যে মোচড়টি এটাকে কাজ করায়: মানুষের লেখার সবটা জুড়ে পরবর্তী শব্দটি সত্যিই ভালোভাবে অনুমান করতে, একটি ব্যবস্থাকে সেই লেখার নিচে থাকা ধরনগুলি শুষে নিতে বাধ্য করা হয়। এর মানে ব্যাকরণ, কোন তথ্যগুলি একসঙ্গে আসতে থাকে, একটি যুক্তির আকৃতি, একটি রসিকতার ছন্দ।

এটা সম্ভব করে তোলা যুগান্তকারী আবিষ্কারটি ছিল ২০১৭ সালের একটি নকশা যাকে বলা হয় ট্রান্সফর্মার, যা মডেলগুলিকে একটি অনুচ্ছেদের প্রতিটি শব্দ অন্য প্রতিটি শব্দের সঙ্গে কীভাবে সম্পর্কিত তা ওজন করতে দিয়েছিল, কঠোরভাবে বাম থেকে ডানে পড়ার বদলে প্রাসঙ্গিক প্রেক্ষাপটের দিকে “মনোযোগ” দিয়ে। সেই স্থাপত্যকে যথেষ্ট তথ্য আর গণনা শক্তি দিয়ে বড় করুন, আর পরবর্তী-শব্দ পূর্বাভাস অটোকমপ্লিটের মতো দেখানো বন্ধ করে জ্ঞানের মতো দেখাতে শুরু করে।

কিন্তু এটা জ্ঞান নয়। এটা মানুষ কীভাবে ভাষা ব্যবহার করে তার একটি চমৎকারভাবে বিস্তারিত পরিসংখ্যানগত মানচিত্র। এই কারণেই এটি আপনাকে একটি সনেট লিখে দিতে পারে আর তারপরও একটি শিশুর বানান প্রশ্নে হোঁচট খেতে পারে।

কেন এটি হ্যালুসিনেট করে (আর সবসময় একটু করবে)

যখন একটি চ্যাটবট একটি নকল আদালতের মামলা বা এমন একটি বই আবিষ্কার করে যা নেই, আমরা একে “হ্যালুসিনেশন” বলি। এটা একটা বিভ্রান্তিকর শব্দ। মডেলটি ত্রুটিপূর্ণভাবে কাজ করছে না। এটি ঠিক যা সবসময় করে তাই করছে, সবচেয়ে বিশ্বাসযোগ্য-শোনানো ধারাবাহিকতা তৈরি করছে, এমন একটি পরিস্থিতিতে যেখানে বিশ্বাসযোগ্য উত্তর আর সত্য উত্তর এক জিনিস নয়।

মডেলটির “সত্য” এর কোনো আলাদা বোধ নেই। এর আছে “সম্ভাব্য”। বেশিরভাগ সময় এগুলি ওভারল্যাপ করে, এই কারণেই এটি কাজে লাগে। যখন এগুলি আলাদা হয়ে যায়, এটি আপনাকে একটি আত্মবিশ্বাসী, সাবলীল, সম্পূর্ণ বানানো উত্তর দিয়ে দেবে, কোনো ভেতরের অ্যালার্ম না বাজিয়ে, কারণ বাজানোর মতো কোনো অ্যালার্ম নেই।

সেই “strawberry” সমস্যাটা? এটি লেখাকে অক্ষর হিসেবে নয় বরং টোকেন নামের অংশ হিসেবে দেখে, তাই আলাদা অক্ষর গোনা এর জন্য বিশ্রী। এটা বোকা নয়। এটা শুধু আপনি যে কাজ দিয়েছেন তার চেয়ে অন্য একটি কাজের জন্য তৈরি।

এটা প্রকৃত ব্যবহারের জন্য কী মানে

একবার আপনি “এটি বিশ্বাসযোগ্য লেখা পূর্বাভাস দিচ্ছে, তথ্য পুনরুদ্ধার করছে না” এটা মনে গেঁথে ফেললে, পুরো যন্ত্রটি স্পষ্ট হয়ে যায়:

  • যেখানে সাবলীলতাই লক্ষ্য সেখানে এটি অসাধারণ: খসড়া তৈরি করা, নতুনভাবে বলা, ধারণা তৈরি করা, অনুবাদ করা, সারসংক্ষেপ করা।
  • যেখানে একটি আত্মবিশ্বাসী ভুল উত্তর আপনার খরচ বহন করে সেখানে এটি ঝুঁকিপূর্ণ: নির্দিষ্ট তথ্য, সংখ্যা, উদ্ধৃতি, আইনি বা চিকিৎসা বিবরণ। সেগুলি যাচাই করুন। সবসময়।
  • এটা “জানে না” যে এটা কী জানে না, তাই এটি যখন অনুমান করছে তখন নির্ভরযোগ্যভাবে আপনাকে সতর্ক করতে পারে না।

যন্ত্রগুলি অসাধারণ। কিন্তু একটির সঙ্গে আপনি যে সবচেয়ে স্মার্ট কাজটি করতে পারেন তা হলো মনে রাখা এটি আসলে ভেতরে কী করছে। এটা চিন্তা করছে না, আর এটা জানছেও না। এটা পূর্বাভাস দিচ্ছে। একবার আপনি এটা মনে রাখলে, এটি জাদু হওয়া বন্ধ করে যা এটি সত্যিই তা হয়ে ওঠে, যা তর্কসাপেক্ষে আরও চিত্তাকর্ষক: আমরা কখনো যা কিছু লিখেছি তার একটি আয়না, একবারে একটি শব্দ অনুমান করে করে এমন কিছুতে পৌঁছাচ্ছে যা অনেকটা বোঝার মতো দেখতে।

Share
Copied!

সূত্র ও আরও পড়ার জন্য

  1. Vaswani et al., 'Attention Is All You Need' (2017)
  2. Encyclopædia Britannica: Artificial intelligence

এই লেখাটি AI সরঞ্জামের সহায়তায় গবেষণা ও রচনা করা হয়েছে এবং নির্ভুলতার জন্য সম্পাদনা করা হয়েছে। এটি কেবল সাধারণ তথ্য ও আলোচনার জন্য, পেশাদার পরামর্শ নয়। আমাদের সম্পাদকীয় মানদাবিত্যাগ দেখুন। কোনো ভুল চোখে পড়ল? আমাদের জানান

#llm#chatgpt#how ai works#transformers

ভালো লাগল? পরেরটিও পড়ুন।

একবারে একটি ভালো লেখা, সরাসরি আপনার ইনবক্সে। কোনো স্প্যাম নয়, যখন খুশি বন্ধ করতে পারেন।

একই বিভাগে আরও: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
৫০ বছর ধরে জীববিজ্ঞানকে হারিয়ে দেওয়া একটি সমস্যা সমাধান করে এআই সবেমাত্র একটি নোবেল পুরস্কার জিতেছে
৫০ বছর ধরে, একটি একক প্রোটিন কীভাবে ভাঁজ হয় তা বের করতে বছরের পর বছর ল্যাব কাজ লাগত। তারপর একটি এআই কয়েক সেকেন্ডে এটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে শিখেছিল, আর এটি এর জন্য সবেমাত্র একটি নোবেল পুরস্কার জিতেছে।
← সব লেখা