কিভাবে Gpt-3 কাজ করে?

GPT-3 কি?

GPT-3 , বা জেনারেটিভ প্রি-ট্রেইনড ট্রান্সফরমার 3, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক মেশিন লার্নিং মডেল যা যেকোনো ধরনের টেক্সট তৈরি করতে প্রশিক্ষিত। ওপেনএআই এসইও, স্যাম অল্টম্যান GPT-3 এর বিকাশকে বর্ণনা করেছেন, একটি তৃতীয় প্রজন্মের “অত্যাধুনিক ভাষা মডেল”। এছাড়াও, কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার সন্ধানে কিছু লোকের মতে GPT-3 হল প্রথম পদক্ষেপ।

GPT-3 এর 175 বিলিয়ন মেশিন লার্নিং প্যারামিটার রয়েছে যেখানে GPT-2-এর মাত্র 1.5 মিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে। GPT-3 এর আগে, সবচেয়ে বড় প্রশিক্ষিত ভাষার মডেল ছিল মাইক্রোসফটের টুরিং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ জেনারেশন (NLG) মডেল, যার 10 বিলিয়ন প্যারামিটার ছিল। GPT-3-কে বেশ কয়েকটি ডেটা সেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, যার প্রতিটির বিভিন্ন ওজন রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে কমন ক্রল, ওয়েবটেক্সট2 এবং উইকিপিডিয়া।

কেন GPT-3 দরকারী?

এখানে GPT-3 কেন দরকারী কারণগুলির একটি তালিকা রয়েছে:

• GPT-3 ভাষা AI-তে একটি বড় অগ্রগতি উপস্থাপন করে।
• মানুষের মতো পাঠ্য বোঝা এবং তৈরি করে, GPT-3 মডেল মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করতে সাহায্য করতে পারে। তাই কম্পিউটার এবং অন্যান্য স্মার্ট ডিভাইসের সাথে যোগাযোগ করা মানুষের পক্ষে সহজ হবে।
• GPT-3 ভাষা মডেল আরও আকর্ষক এবং কার্যকর চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী তৈরি করে। এটি গ্রাহক পরিষেবা এবং সহায়তা উন্নত করতে পারে।
• GPT-3 শিক্ষার্থীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষা উপকরণ তৈরি করে। এটি একটি নতুন ভাষা শেখার জন্য ভার্চুয়াল টিউটরিং এবং সহায়তা প্রদান করতে পারে।
• GPT-3-এ মানুষের মতো ভাষার দক্ষতার প্রয়োজন হয় এমন বিস্তৃত কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে করার সম্ভাবনা রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে মেশিন অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ, এমনকি আইনি ও চিকিৎসা গবেষণা।
• GPT-3-এর বিকাশ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ কাজের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে অগ্রসর হয়েছে। এর সাফল্য এই এলাকায় আরও গবেষণা ও উন্নয়নকে অনুপ্রাণিত করেছে।

GPT-3 এর ইতিহাস কি?

• 2015: ওপেনএআই একটি নিরাপদ উপায়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিকাশের লক্ষ্য নিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়েছে।
• 2018: OpenAI জেনারেটিভ প্রি-ট্রেনড ট্রান্সফরমার (GPT 1) ভাষার মডেলের প্রথম সংস্করণ প্রকাশ করেছে। পূর্ববর্তী বড় ভাষা মডেল, যেমন BERT এবং Turing NLG, টেক্সট জেনারেটর পদ্ধতির কার্যকারিতা প্রদর্শন করেছিল। এই সরঞ্জামগুলি পাঠ্যের দীর্ঘ স্ট্রিং তৈরি করেছে যা আগে অপ্রাপ্য বলে মনে হয়েছিল।
• 2019: ওপেনএআই GPT-2 প্রকাশ করেছে, আরও পরামিতি সহ GPT জেনারেটিভ মডেলের একটি উন্নত সংস্করণ। GPT-2 অভূতপূর্ব মানের সাথে পাঠ্য তৈরি করে কিন্তু এর সম্ভাব্য অপব্যবহারের উদ্বেগের কারণে সম্পূর্ণরূপে প্রকাশ করা হয় না।
• 2020: OpenAI GPT-3 প্রকাশ করেছে, GPT ভাষার মডেলের সর্বশেষ এবং সবচেয়ে শক্তিশালী সংস্করণ। GPT-3 তে 175 বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যা এটিকে এখন পর্যন্ত তৈরি করা বৃহত্তম এবং সবচেয়ে জটিল ভাষার মডেল তৈরি করে। এটি GPT-2-এর চেয়ে আরও বেশি নির্ভুলতা এবং সাবলীলতার সাথে পাঠ্য তৈরি করে। এটি কয়েকটি-শট, জিরো-শট এবং ওয়ান-শট শেখার সাথে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের বিস্তৃত পরিসরে কাজ করতে সক্ষম।

GPT-3 কি করতে পারে?

1. ভাষা তৈরি: GPT-3 প্রম্পটের প্রতিক্রিয়ায় মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করতে পারে, এটি চ্যাটবট, বিষয়বস্তু তৈরি এবং এমনকি সৃজনশীল লেখার মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দরকারী করে তোলে।
2. ভাষা অনুবাদ: এটি একটি ভাষা থেকে অন্য ভাষায় পাঠ্য অনুবাদ করার ক্ষমতা রাখে, এটি আন্তর্জাতিক যোগাযোগ এবং স্থানীয়করণের জন্য দরকারী করে তোলে।
3. ভাষা সমাপ্তি: GPT-3 একটি প্রদত্ত প্রম্পটের উপর ভিত্তি করে বাক্য বা অনুচ্ছেদগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাপ্তি এবং সারসংক্ষেপের জন্য দরকারী করে তোলে।
4. প্রশ্নোত্তর: GPT-3 প্রাকৃতিক ভাষায় প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, এটি ভার্চুয়াল সহকারী এবং গ্রাহক পরিষেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযোগী করে তোলে।
5. কথোপকথন: এটি ব্যবহারকারীদের সাথে পিছনে এবং সামনে কথোপকথনে নিযুক্ত হতে পারে, এটি চ্যাটবট এবং অন্যান্য কথোপকথন এজেন্টদের জন্য দরকারী করে তোলে।
6. কোড জেনারেশন: GPT-3 প্রাকৃতিক ভাষার বর্ণনার উপর ভিত্তি করে কোড স্নিপেট তৈরি করতে পারে, এটি ডেভেলপার এবং প্রোগ্রামারদের জন্য উপযোগী করে তোলে।
7. সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ: GPT-3 একটি প্রদত্ত পাঠ্যের অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে পারে, এটি সামাজিক মিডিয়া পর্যবেক্ষণ এবং গ্রাহক প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দরকারী করে তোলে।
8. পাঠ্য প্রজন্ম: এটি এর বিষয়বস্তুর উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন বিভাগে পাঠ্য তৈরি করতে পারে, এটি বিষয়বস্তু সংযম এবং স্প্যাম ফিল্টারিংয়ের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দরকারী করে তোলে।
9. সংক্ষিপ্তকরণ: GPT-3 প্রধান ধারণাগুলি সংরক্ষণ করার সময় দীর্ঘ পাঠ্যগুলিকে সংক্ষিপ্ত আকারে সংক্ষিপ্ত করতে পারে, এটি সংবাদ একত্রিতকরণ এবং একাডেমিক গবেষণার মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দরকারী করে তোলে।

কিভাবে GPT-3 কাজ করে?

1. জেনারেটিভ প্রাক-প্রশিক্ষণ: GPT-3 প্রথমে বই, নিবন্ধ এবং ওয়েবসাইট সহ ইন্টারনেট থেকে প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য ডেটার উপর প্রাক-প্রশিক্ষিত হয়। এই প্রক্রিয়া চলাকালীন, মডেলটি প্রতিটি শব্দ বা বাক্যাংশের প্রসঙ্গ বিশ্লেষণ করতে একটি ট্রান্সফরমার নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে এবং এটির একটি উপস্থাপনা তৈরি করে যা একটি বাক্যে পরবর্তী শব্দের পূর্বাভাস দেয়। GPT-3 গণনা করে যে কতটা সম্ভাবনা এই টেক্সটে অন্যটি দেওয়া টেক্সটে কিছু শব্দ উপস্থিত হতে পারে। এটি শব্দের শর্তাধীন সম্ভাব্যতা হিসাবে পরিচিত।
2. ফাইন-টিউনিং: একবার প্রাক-প্রশিক্ষণ সম্পূর্ণ হলে, এটিকে অল্প পরিমাণে টাস্ক-নির্দিষ্ট ডেটার কাছে প্রকাশ করে নির্দিষ্ট কাজের জন্য সূক্ষ্ম-টিউন করা হয়। এই ফাইন-টিউনিং প্রক্রিয়াটি মডেলটিকে নতুন ডেটার সাথে আরও ভালভাবে ফিট করার জন্য তার অ্যালগরিদমগুলিকে সামঞ্জস্য করে, ভাষা অনুবাদ বা পাইথনের মতো কোড তৈরির মতো একটি নির্দিষ্ট কাজ কীভাবে সম্পাদন করতে হয় তা শিখতে সহায়তা করে।
3. প্রাসঙ্গিক বিশ্লেষণ: যখন একটি প্রম্পট বা ইনপুট পাঠ্য দেওয়া হয়, GPT-3 প্রতিটি শব্দ বা বাক্যাংশের প্রসঙ্গ বিশ্লেষণ করতে এবং এটির একটি উপস্থাপনা তৈরি করতে কেস এবং এর ট্রান্সফরমার নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। এটি মডেলটিকে ইনপুট পাঠ্যের শব্দগুলির মধ্যে অর্থ এবং সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে৷
4. ভাষা তৈরি: ইনপুট পাঠ্যের প্রাসঙ্গিক বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে, এটি প্রম্পটের প্রতিক্রিয়া হিসাবে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করে। মডেলটি তার ভাষার কাজ এবং শব্দ এবং বাক্যাংশের মধ্যে সম্পর্কগুলির বোঝার ব্যবহার করে পরবর্তীতে সম্ভাব্য শব্দ বা বাক্যাংশের ভবিষ্যদ্বাণী করতে।
5. পুনরাবৃত্তিমূলক পরিমার্জন: GPT-3 একই ইনপুট পাঠ্যের উপর ভিত্তি করে একাধিক আউটপুট তৈরি করতে পারে, ব্যবহারকারীকে সেরাটি বেছে নিতে দেয়। সময়ের সাথে সাথে এর আউটপুট উন্নত করার জন্য মডেলটিকে ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়ার উপরও প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে, মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করার ক্ষমতাকে আরও পরিমার্জিত করে।