প্রকাশিত: ১৭ ফেব্রুয়ারী, ২০২৪, সর্বশেষ আপডেট: ২২ এপ্রিল, ২০২৫
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অনেক জটিল, উদীয়মান প্রযুক্তিকে অন্তর্ভুক্ত করে যা একসময় মানুষের ইনপুট প্রয়োজন ছিল এবং এখন কম্পিউটার দ্বারা সঞ্চালিত হতে পারে। বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, AI হল একটি অ-মানব প্রোগ্রাম, মডেল বা কম্পিউটার যা সমস্যা সমাধান এবং সৃজনশীলতার একটি বিশাল পরিসর প্রদর্শন করে। কম্পিউটার উন্নত ফাংশন সম্পাদন করতে পারে, যা ঐতিহাসিকভাবে তথ্য বোঝার এবং সুপারিশ করার জন্য ব্যবহৃত হত। জেনারেটিভ AI এর সাহায্যে, কম্পিউটার এমনকি নতুন কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে বিভিন্ন ধরণের প্রযুক্তির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য AI শব্দটি প্রায়শই পরস্পরের পরিবর্তে ব্যবহৃত হয়, তবে AI ক্ষমতা ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হতে পারে।
এখানে আপনি ওয়েবে বাস্তবে AI এর জন্য বেশ কিছু শব্দ এবং ধারণা পাবেন। মেশিন লার্নিং সম্পর্কে আরও জানতে, মেশিন লার্নিং শব্দকোষটি পর্যালোচনা করুন।
এআই কিভাবে কাজ করে?
একটি মডেল তৈরির প্রথম ধাপ হল ডেটা সংগ্রহ করা, পরিষ্কার করা এবং সেই ডেটা সংগঠিত করা। তারপর, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়াররা মডেল প্রশিক্ষণ নিচ্ছেন। ইঞ্জিনিয়াররা মডেলকে নির্দিষ্ট ইনপুট দেওয়ার জন্য এবং সর্বোত্তম আউটপুট প্রদর্শনের জন্য একটি অ্যালগরিদম তৈরি করেন।
সামগ্রিকভাবে, ওয়েব ডেভেলপারদের মডেল প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় না, যদিও আপনি বুঝতে পারেন যে একটি নির্দিষ্ট মডেল কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছিল। যদিও একটি মডেলকে সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত করা সম্ভব, তবুও আপনার কাজের জন্য সেরা মডেলটি বেছে নেওয়ার জন্য আপনার সময় ব্যয় করাই ভালো।
অনুমান হলো নতুন তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি মডেলের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া। একটি মডেলের একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে যত বেশি প্রশিক্ষণ থাকবে, অনুমানটি কার্যকর এবং সঠিক ফলাফল তৈরি করার সম্ভাবনা তত বেশি হবে। তবে, কোনও মডেল যতই প্রশিক্ষণ গ্রহণ করুক না কেন, নিখুঁত অনুমানের কোনও গ্যারান্টি নেই।
উদাহরণস্বরূপ, ট্র্যাফিক প্যাটার্ন বোঝার জন্য গ্রিন লাইট গুগল ম্যাপ থেকে প্রাপ্ত ডেটার উপর প্রশিক্ষিত একটি এআই মডেল ব্যবহার করে। আরও ডেটা পাওয়ার সাথে সাথে, ট্র্যাফিক লাইট অপ্টিমাইজ করার জন্য সুপারিশ প্রদানের জন্য অনুমান করা হয়।
AI কোথায় সম্পাদিত হয়?
একটি মডেল প্রকাশের আগে AI প্রশিক্ষণ সম্পন্ন করা হয়। আরও প্রশিক্ষণের ফলে আরও ক্ষমতা বা নির্ভুলতা সহ মডেলের নতুন সংস্করণ তৈরি হতে পারে।
ওয়েব ডেভেলপারদের এআই ইনফারেন্স কোথায় করা হবে সে বিষয়ে সতর্ক থাকা উচিত। এআই ব্যবহারের খরচ মূলত অনুমানের দ্বারা প্রভাবিত হয়। একটি একক মডেলের জন্য ক্ষমতার পরিসরও ব্যাপকভাবে প্রভাবিত হয়।
ক্লায়েন্ট-সাইড এআই
ওয়েবে বেশিরভাগ AI বৈশিষ্ট্য সার্ভারের উপর নির্ভর করলেও, ক্লায়েন্ট-সাইড AI ব্যবহারকারীর ব্রাউজারে চলে এবং ব্যবহারকারীর ডিভাইসে অনুমান সম্পাদন করে। এটি কম লেটেন্সি, সার্ভার-সাইড খরচ কমানো, API কী প্রয়োজনীয়তা অপসারণ, ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা বৃদ্ধি এবং অফলাইন অ্যাক্সেস প্রদান করে। আপনি ক্লায়েন্ট-সাইড AI বাস্তবায়ন করতে পারেন যা জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি সহ ব্রাউজারগুলিতে কাজ করে, যার মধ্যে রয়েছে Transformers.js , TensorFlow.js , এবং MediaPipe ।
একটি ছোট, অপ্টিমাইজড ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলের পক্ষে বৃহত্তর সার্ভার-সাইড প্রতিরূপকে ছাড়িয়ে যাওয়া সম্ভব, বিশেষ করে যখন পারফরম্যান্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয় । আপনার জন্য কোন সমাধানটি সঠিক তা নির্ধারণ করতে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে মূল্যায়ন করুন।
সার্ভার-সাইড এআই
সার্ভার-সাইড এআই ক্লাউড-ভিত্তিক এআই পরিষেবাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। ধরুন জেমিনি ১.৫ প্রো ক্লাউডে চলছে। এই মডেলগুলি অনেক বড় এবং আরও শক্তিশালী হতে থাকে। এটি বিশেষ করে বৃহৎ ভাষার মডেলগুলির ক্ষেত্রে সত্য।
হাইব্রিড এআই
হাইব্রিড এআই বলতে ক্লায়েন্ট এবং সার্ভার উভয় উপাদান সহ যেকোনো সমাধানকে বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি কাজ সম্পাদনের জন্য একটি ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল ব্যবহার করতে পারেন এবং যখন ডিভাইসে কাজটি সম্পন্ন করা সম্ভব না হয় তখন সার্ভার-সাইড মডেলে ফিরে যেতে পারেন।
মেশিন লার্নিং (এমএল)
মেশিন লার্নিং (ML) হল এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে একটি কম্পিউটার স্পষ্ট প্রোগ্রামিং ছাড়াই কাজ শেখে এবং সম্পাদন করে। যেখানে AI বুদ্ধিমত্তা তৈরি করার চেষ্টা করে, ML ডেটা সেটের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য অ্যালগরিদম নিয়ে গঠিত।
উদাহরণস্বরূপ, ধরুন আমরা এমন একটি ওয়েবসাইট তৈরি করতে চেয়েছিলাম যা যেকোনো নির্দিষ্ট দিনের আবহাওয়ার মূল্যায়ন করে। ঐতিহ্যগতভাবে, এটি এক বা একাধিক আবহাওয়াবিদ দ্বারা করা যেতে পারে, যারা পৃথিবীর বায়ুমণ্ডল এবং পৃষ্ঠের একটি উপস্থাপনা তৈরি করতে পারে, আবহাওয়ার ধরণ গণনা এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং বর্তমান তথ্যকে ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপটের সাথে তুলনা করে একটি রেটিং নির্ধারণ করতে পারে।
পরিবর্তে, আমরা একটি ML মডেলকে প্রচুর পরিমাণে আবহাওয়ার তথ্য দিতে পারি, যতক্ষণ না মডেলটি আবহাওয়ার ধরণ, ঐতিহাসিক তথ্য এবং কোনও নির্দিষ্ট দিনে আবহাওয়া কী ভালো বা খারাপ করে তার নির্দেশিকাগুলির মধ্যে গাণিতিক সম্পর্ক শিখে। আসলে, আমরা এটি ওয়েবে তৈরি করেছি ।
মডেলের ধরণ
একটি ফাউন্ডেশন মডেল হল একটি কম্পিউটার প্রোগ্রাম বা অ্যালগরিদম যা বিস্তৃত পরিসরে বিভিন্ন ধরণের কাজ সম্পাদনের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষণের মধ্য দিয়ে যায়। এর ফলে উদীয়মান ক্ষমতা তৈরি হতে পারে, যেখানে মডেলটি এমন কাজগুলি সম্পন্ন করতে পারে যা করার জন্য তাকে স্পষ্টভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়নি।
এই মডেলগুলি কার্য-ভিত্তিক, নির্দিষ্ট সরঞ্জামের পরিবর্তে সাধারণ উদ্দেশ্যে তৈরি। সমস্ত বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) হল ভিত্তি মডেল, কিন্তু সমস্ত ভিত্তি মডেল LLM নয়।
একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM)-এর অসংখ্য (প্রায়শই বিলিয়ন) প্যারামিটার থাকে যা আপনি বিভিন্ন ধরণের কাজ সম্পাদন করতে ব্যবহার করতে পারেন, যেমন টেক্সট বা ছবি তৈরি করা, শ্রেণীবদ্ধ করা বা সারসংক্ষেপ করা। প্যারামিটার হল মডেল প্রশিক্ষণ থেকে প্রাপ্ত ওজন এবং পক্ষপাত, যা নির্ধারণ করে যে একটি মডেল কীভাবে কাজ করে।
একটি ছোট ভাষা মডেল (SLM) , নাম থেকেই বোঝা যায়, LLM-এর তুলনায় ছোট। এগুলো কয়েক মিলিয়ন থেকে কয়েক বিলিয়ন প্যারামিটার পর্যন্ত হতে পারে, শত শত বিলিয়নের বিপরীতে। এই শব্দটি কম প্রচলিত, তবে LLM-এর বিপরীতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
জেনারেটিভ এআই এবং বৃহৎ ভাষার মডেল
জেনারেটিভ এআই বৃহৎ ভাষা মডেল ব্যবহার করে ডেটা সংগঠিত করে এবং সরবরাহিত প্রেক্ষাপটের উপর ভিত্তি করে টেক্সট, ছবি, ভিডিও এবং অডিও তৈরি বা সংশোধন করে। এটি ব্যবহারকারীদের এমন সামগ্রী তৈরি করতে সাহায্য করে যা পরিচিত মনে হয় এবং প্যাটার্ন ম্যাচিং এবং ভবিষ্যদ্বাণীর বাইরেও মানুষের সৃষ্টির অনুকরণ করে।
চ্যাটবটগুলি জেনারেটিভ এআই ব্যবহারের জন্য মানুষের কাছে অবিশ্বাস্যভাবে জনপ্রিয় টুল হয়ে উঠেছে, যার মধ্যে রয়েছে:
- গুগলের মিথুন রাশি
- OpenAI দ্বারা ChatGPT
- অ্যানথ্রোপিক দ্বারা ক্লড
- মাইক্রোসফটের সহ -পাইলট
- এবং আরও অনেকে।
এই সরঞ্জামগুলি লিখিত গদ্য, কোড নমুনা এবং শিল্পকর্ম তৈরি করতে পারে। এগুলি আপনাকে ছুটির পরিকল্পনা করতে, ইমেলের সুর নরম করতে বা পেশাদার করতে, অথবা বিভিন্ন ধরণের তথ্যকে বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করতে সাহায্য করতে পারে।
ডেভেলপার এবং নন-ডেভেলপার উভয়ের জন্যই এর ব্যবহারের অফুরন্ত সুযোগ রয়েছে।
গভীর শিক্ষা
ডিপ লার্নিং (DL) হল ML অ্যালগরিদমের একটি শ্রেণী। এর একটি উদাহরণ হল ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (DNN) যা মানুষের মস্তিষ্ক যেভাবে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করে বলে বিশ্বাস করা হয় তা মডেল করার চেষ্টা করে।
একটি ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদমকে ছবির নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিকে একটি নির্দিষ্ট লেবেল বা বিভাগের সাথে যুক্ত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে। প্রশিক্ষণের পরে, অ্যালগরিদমটি নতুন ছবিতে সেই একই বিভাগটি সনাক্ত করার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, Google Photos একটি ছবিতে বিড়াল এবং কুকুরের মধ্যে পার্থক্য সনাক্ত করতে পারে।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP)
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ হল ML-এর একটি শ্রেণী যা কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে সাহায্য করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যেকোনো নির্দিষ্ট ভাষার নিয়ম থেকে শুরু করে ব্যক্তিদের দ্বারা ব্যবহৃত স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য, উপভাষা এবং অপভাষা পর্যন্ত।
এআই এর চ্যালেঞ্জগুলি
AI তৈরি এবং ব্যবহার করার সময় বেশ কিছু চ্যালেঞ্জ থাকে। আপনার বিবেচনা করা উচিত এমন কয়েকটি হাইলাইট নীচে দেওয়া হল।
তথ্যের গুণমান এবং নতুনত্ব
বিভিন্ন AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত বৃহৎ ডেটাসেটগুলি প্রায়শই, ব্যবহারের পরপরই, স্বাভাবিকভাবেই পুরানো হয়ে যায়। এর অর্থ হল, সাম্প্রতিক তথ্য খোঁজার সময়, আপনি নির্দিষ্ট কাজে একটি AI মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে এবং আরও ভাল আউটপুট তৈরি করতে দ্রুত ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে উপকৃত হতে পারেন।
ডেটাসেটগুলি অসম্পূর্ণ বা খুব ছোট হতে পারে যা কিছু ব্যবহারের ক্ষেত্রে কার্যকরভাবে সহায়তা করতে পারে না। একাধিক সরঞ্জামের সাথে কাজ করার চেষ্টা করা বা আপনার প্রয়োজন অনুসারে মডেলটি কাস্টমাইজ করা কার্যকর হতে পারে।
নীতিশাস্ত্র এবং পক্ষপাত নিয়ে উদ্বেগ
AI প্রযুক্তি উত্তেজনাপূর্ণ এবং এর প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, শেষ পর্যন্ত, কম্পিউটার এবং অ্যালগরিদমগুলি মানুষের দ্বারা তৈরি, মানুষের দ্বারা সংগৃহীত তথ্যের উপর প্রশিক্ষিত, এবং তাই বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। উদাহরণস্বরূপ, মডেলগুলি মানুষের পক্ষপাত এবং ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলি শিখতে এবং প্রসারিত করতে পারে, যা সরাসরি আউটপুটকে প্রভাবিত করে। পক্ষপাত প্রশমনকে অগ্রাধিকার দিয়ে AI প্রযুক্তি তৈরি করা গুরুত্বপূর্ণ।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-উত্পাদিত সামগ্রীর কপিরাইট সম্পর্কে অনেক নীতিগত বিবেচনা রয়েছে; আউটপুটের মালিক কে, বিশেষ করে যদি এটি কপিরাইটযুক্ত উপাদান দ্বারা ব্যাপকভাবে প্রভাবিত হয় বা সরাসরি কপি করা হয়?
নতুন বিষয়বস্তু এবং ধারণা তৈরি করার আগে, আপনার তৈরি করা উপাদান কীভাবে ব্যবহার করবেন সে সম্পর্কে বিদ্যমান নীতিগুলি বিবেচনা করুন।
নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা
অনেক ওয়েব ডেভেলপার বলেছেন যে AI টুল ব্যবহারে গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা তাদের প্রধান উদ্বেগের বিষয়। এটি বিশেষ করে সরকার এবং স্বাস্থ্যসেবা সংস্থাগুলির মতো কঠোর ডেটা প্রয়োজনীয়তা সহ ব্যবসায়িক প্রেক্ষাপটে সত্য। ক্লাউড API ব্যবহার করে ব্যবহারকারীর ডেটা আরও তৃতীয় পক্ষের কাছে প্রকাশ করা একটি উদ্বেগের বিষয়। যেকোনো ডেটা ট্রান্সমিশন নিরাপদ এবং ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা গুরুত্বপূর্ণ।
ক্লায়েন্ট-সাইড এআই এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে মূল চাবিকাঠি হতে পারে। আরও অনেক গবেষণা এবং উন্নয়ন বাকি আছে।
ওয়েবে AI দিয়ে শুরু করুন
এখন যেহেতু আপনি বিভিন্ন ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে পরিচিত, আপনি বিবেচনা করতে পারেন কিভাবে বিদ্যমান মডেলগুলিকে আরও উৎপাদনশীল করে তোলা যায় এবং আরও ভালো ওয়েবসাইট এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা যায়।
আপনি AI ব্যবহার করে নিম্নলিখিত কাজগুলো করতে পারেন:
- আপনার সাইটের অনুসন্ধানের জন্য আরও ভালো একটি স্বয়ংক্রিয়সম্পূর্ণ তৈরি করুন।
- একটি স্মার্ট ক্যামেরা দিয়ে মানুষ বা পোষা প্রাণীর মতো সাধারণ বস্তুর উপস্থিতি সনাক্ত করুন
- একটি প্রাকৃতিক ভাষা মডেল ব্যবহার করে মন্তব্য স্প্যাম মোকাবেলা করুন।
- আপনার কোডের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করার সুবিধা চালু করে আপনার উৎপাদনশীলতা উন্নত করুন।
- পরবর্তী শব্দ বা বাক্যের জন্য পরামর্শ দিয়ে একটি WYSIWYG লেখার অভিজ্ঞতা তৈরি করুন।
- একটি ডেটাসেটের মানব-বান্ধব ব্যাখ্যা প্রদান করুন।
প্রাক-প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলি আমাদের ওয়েবসাইট, ওয়েব অ্যাপ এবং উৎপাদনশীলতা উন্নত করার একটি দুর্দান্ত উপায় হতে পারে, গাণিতিক মডেলগুলি কীভাবে তৈরি করতে হয় এবং সর্বাধিক জনপ্রিয় AI সরঞ্জামগুলিকে শক্তিশালী করে এমন জটিল ডেটাসেট সংগ্রহ করার সম্পূর্ণ ধারণা ছাড়াই।
আপনি হয়তো দেখতে পাবেন যে বেশিরভাগ মডেলই আপনার চাহিদা পূরণ করে, আর কোনও সমন্বয় ছাড়াই। টিউনিং হল একটি মডেল নেওয়ার প্রক্রিয়া, যা ইতিমধ্যেই একটি বৃহৎ ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত এবং আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের চাহিদা পূরণের জন্য আরও প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। একটি মডেল টিউন করার জন্য বেশ কিছু কৌশল রয়েছে:
- রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ফ্রম হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) হল এমন একটি কৌশল যা মানুষের পছন্দ এবং উদ্দেশ্যের সাথে একটি মডেলের সারিবদ্ধতা উন্নত করতে মানুষের প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে।
- লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টশন (LoRA) হল LLM-দের জন্য একটি প্যারামিটার-দক্ষ পদ্ধতি যা মডেলের কর্মক্ষমতা বজায় রেখে প্রশিক্ষণযোগ্য প্যারামিটারের সংখ্যা হ্রাস করে।