বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) সার্চ ইঞ্জিন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP), হেলথ কেয়ার, রোবোটিক্স এবং কোড জেনারেশনের মত ক্ষেত্রে বিপ্লব ঘটাচ্ছে। অ্যাপ্লিকেশনগুলি খুচরোতেও প্রসারিত হয়, যেখানে তারা গতিশীল চ্যাটবট এবং এআই সহকারীর মাধ্যমে এবং ডিজিটাল বিপণনের মাধ্যমে গ্রাহকদের অভিজ্ঞতা বাড়াতে পারে, যেখানে তারা গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়া সংগঠিত করতে পারে এবং বর্ণনা এবং ক্রয় আচরণের উপর ভিত্তি করে পণ্যের সুপারিশ করতে পারে।
LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির ব্যক্তিগতকরণ আপ-টু-ডেট ব্যবহারকারীর তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে অর্জন করা যেতে পারে, যা সাধারণত বেশ কয়েকটি উপাদানকে একীভূত করে। এরকম একটি উপাদান হল ফিচার স্টোর, একটি টুল যা মেশিন লার্নিং (এমএল) মডেলের বৈশিষ্ট্যগুলি সঞ্চয়, শেয়ার এবং পরিচালনা করে। বৈশিষ্ট্য হল প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহৃত ইনপুট এবং এমএল মডেলের অনুমান। উদাহরণস্বরূপ, একটি অ্যাপ্লিকেশন যা চলচ্চিত্রের সুপারিশ করে, বৈশিষ্ট্যগুলিতে পূর্ববর্তী রেটিং, পছন্দের বিভাগ এবং জনসংখ্যা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। আমাজন সেজমেকার ফিচার স্টোর ML মডেল বৈশিষ্ট্যগুলি সঞ্চয়, ভাগ করে নেওয়া এবং পরিচালনা করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত সংগ্রহস্থল। আরেকটি অপরিহার্য উপাদান হল একটি অর্কেস্ট্রেশন টুল যা প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং বিভিন্ন ধরনের সাবটাস্ক পরিচালনার জন্য উপযুক্ত। জেনারেটিভ এআই ডেভেলপাররা এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারে ল্যাংচেইন, যা টাস্ক ম্যানেজমেন্ট এবং প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য এলএলএম এবং অর্কেস্ট্রেশন সরঞ্জামগুলির সাথে সংহত করার জন্য মডিউলগুলি অফার করে।
ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী তৈরি করতে গতিশীলভাবে আপ-টু-ডেট ডেটা আনার ধারণার উপর ভিত্তি করে, এলএলএম-এর ব্যবহার সুপারিশকারী সিস্টেমগুলির জন্য সাম্প্রতিক গবেষণায় উল্লেখযোগ্য মনোযোগ অর্জন করেছে। এই পন্থাগুলির অন্তর্নিহিত নীতিতে প্রম্পট তৈরি করা জড়িত যা সুপারিশের কাজ, ব্যবহারকারীর প্রোফাইল, আইটেম বৈশিষ্ট্য এবং ব্যবহারকারী-আইটেমের মিথস্ক্রিয়াকে অন্তর্ভুক্ত করে। এই টাস্ক-নির্দিষ্ট প্রম্পটগুলিকে তারপর LLM-এ খাওয়ানো হয়, যা একটি নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী এবং আইটেমের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেওয়ার দায়িত্ব দেওয়া হয়। কাগজে যেমন বলা হয়েছে বৃহৎ ভাষার মডেল প্রম্পট করার মাধ্যমে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ, সুপারিশ-চালিত এবং ব্যস্ততা-নির্দেশিত প্রম্পটিং উপাদানগুলি প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গে ফোকাস করতে এবং ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির সাথে সারিবদ্ধ করতে LLM-গুলিকে সক্ষম করতে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
এই পোস্টে, আমরা এলএলএম ব্যবহার করে ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু সুপারিশ তৈরি করতে ব্যবহারকারীর প্রোফাইল এবং আইটেম বৈশিষ্ট্যগুলিকে একত্রিত করার সহজ কিন্তু শক্তিশালী ধারণাটি ব্যাখ্যা করি। পোস্ট জুড়ে প্রদর্শিত হিসাবে, এই মডেলগুলি উচ্চ-মানের, প্রসঙ্গ-সচেতন ইনপুট টেক্সট তৈরিতে অপার সম্ভাবনা রাখে, যা উন্নত সুপারিশের দিকে নিয়ে যায়। এটি ব্যাখ্যা করার জন্য, আমরা আপনাকে এই ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলি তৈরি করার জন্য একটি LLM-এর সাথে একটি বৈশিষ্ট্য স্টোর (ব্যবহারকারীর প্রোফাইলগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে) একীভূত করার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে গাইড করি৷
সমাধান ওভারভিউ
আসুন একটি দৃশ্যকল্প কল্পনা করি যেখানে একটি চলচ্চিত্র বিনোদন কোম্পানি একটি ইমেল প্রচারের মাধ্যমে বিভিন্ন ব্যবহারকারীদের কাছে চলচ্চিত্র প্রচার করে। প্রচারটিতে 25টি সুপরিচিত চলচ্চিত্র রয়েছে এবং আমরা প্রতিটি ব্যবহারকারীর আগ্রহ এবং পূর্ববর্তী রেটিং আচরণের উপর ভিত্তি করে শীর্ষ তিনটি সুপারিশ নির্বাচন করতে চাই৷
উদাহরণ স্বরূপ, অ্যাকশন, রোমান্স এবং সাই-ফাই এর মত বিভিন্ন মুভি জেনারে ব্যবহারকারীর আগ্রহের প্রেক্ষিতে, আমাদের একটি AI সিস্টেম সেই নির্দিষ্ট ব্যবহারকারীর জন্য প্রস্তাবিত শীর্ষ তিনটি সিনেমা নির্ধারণ করতে পারে। এছাড়াও, সিস্টেমটি প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য তাদের পছন্দ অনুসারে একটি স্বরে ব্যক্তিগতকৃত বার্তা তৈরি করতে পারে। আমরা এই পোস্টে পরে ব্যক্তিগতকৃত বার্তার কিছু উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করব।
এই AI অ্যাপ্লিকেশনটিতে একসাথে কাজ করা বেশ কয়েকটি উপাদান অন্তর্ভুক্ত থাকবে, যেমনটি নিম্নলিখিত চিত্রে চিত্রিত হয়েছে:
- একটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং ইঞ্জিন ব্যবহারকারীর পূর্ববর্তী আচরণগুলি গ্রহণ করে এবং তাদের আগ্রহের প্রতিফলন করে একটি ব্যবহারকারী প্রোফাইল আউটপুট করে।
- একটি বৈশিষ্ট্য স্টোর ব্যবহারকারীর প্রোফাইল ডেটা বজায় রাখে।
- একটি মিডিয়া মেটাডেটা স্টোর প্রচার মুভি তালিকা আপ টু ডেট রাখে।
- একটি ভাষা মডেল বর্তমান মুভি তালিকা এবং ব্যবহারকারীর প্রোফাইল ডেটা নেয় এবং প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য তাদের পছন্দের সুরে লেখা শীর্ষ তিনটি প্রস্তাবিত চলচ্চিত্র আউটপুট করে।
- একটি অর্কেস্ট্রেটিং এজেন্ট বিভিন্ন উপাদান সমন্বয় করে।
সংক্ষেপে, বুদ্ধিমান এজেন্টরা ব্যবহারকারী- এবং আইটেম-সম্পর্কিত ডেটা ব্যবহার করে প্রম্পট তৈরি করতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের কাছে কাস্টমাইজড প্রাকৃতিক ভাষা প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। এটি একটি সাধারণ বিষয়বস্তু-ভিত্তিক সুপারিশ ব্যবস্থার প্রতিনিধিত্ব করবে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে আইটেমগুলি সুপারিশ করে। ব্যবহারকারীর প্রোফাইল ফিচার স্টোরে সংরক্ষিত এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয় এবং তাদের পছন্দ এবং স্বাদের চারপাশে ঘোরে। এটি সাধারণত তাদের পূর্ববর্তী আচরণের উপর ভিত্তি করে প্রাপ্ত হয়, যেমন রেটিং।
নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যাখ্যা করে যে এটি কীভাবে কাজ করে।
ব্যবহারকারীর সুপারিশের প্রতিক্রিয়া জানাতে অ্যাপ্লিকেশনটি এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে:
- ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং ইঞ্জিন যা একজন ব্যবহারকারীর ঐতিহাসিক মুভি রেটিংকে ইনপুট হিসাবে নেয়, ব্যবহারকারীর আগ্রহকে আউটপুট করে এবং সেজমেকার ফিচার স্টোরে বৈশিষ্ট্যটি সঞ্চয় করে। এই প্রক্রিয়া একটি সময়সূচী পদ্ধতিতে আপডেট করা যেতে পারে.
- এজেন্ট ব্যবহারকারীর আইডিটিকে ইনপুট হিসাবে নেয়, ব্যবহারকারীর আগ্রহের জন্য অনুসন্ধান করে এবং ব্যবহারকারীর আগ্রহ অনুসরণ করে প্রম্পট টেমপ্লেটটি সম্পূর্ণ করে।
- এজেন্ট একটি মিডিয়া মেটাডেটা স্টোর থেকে প্রচার আইটেম তালিকা (চলচ্চিত্রের নাম, বিবরণ, জেনার) নেয়।
- আগ্রহের প্রম্পট টেমপ্লেট এবং প্রচার আইটেম তালিকা ইমেল প্রচার বার্তাগুলির জন্য একটি LLM এ খাওয়ানো হয়।
- এজেন্ট শেষ ব্যবহারকারীর কাছে ব্যক্তিগতকৃত ইমেল প্রচারাভিযান পাঠায়।
ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং ইঞ্জিন প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য একটি প্রোফাইল তৈরি করে, তাদের পছন্দ এবং আগ্রহগুলি ক্যাপচার করে। এই প্রোফাইলটিকে একটি ভেক্টর হিসাবে উপস্থাপিত করা যেতে পারে যার উপাদানগুলি মুভি জেনারের মতো বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ম্যাপিং করে, মান সহ ব্যবহারকারীর আগ্রহের স্তর নির্দেশ করে৷ বৈশিষ্ট্য স্টোরের ব্যবহারকারী প্রোফাইলগুলি সিস্টেমকে তাদের আগ্রহের সাথে মিলে যাওয়া ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলি সুপারিশ করার অনুমতি দেয়৷ ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং সুপারিশ সিস্টেমের মধ্যে একটি ভালভাবে অধ্যয়ন করা ডোমেন। সহজ করার জন্য, আপনি তাদের সামগ্রিক পছন্দ অনুমান করার জন্য বিভিন্ন বিভাগ জুড়ে ব্যবহারকারীর পূর্ববর্তী রেটিং ব্যবহার করে একটি রিগ্রেশন অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারেন। এই মত অ্যালগরিদম সঙ্গে করা যেতে পারে এক্সজিবিস্ট.
কোড ওয়াকথ্রু
এই বিভাগে, আমরা কোডের উদাহরণ প্রদান করি। সম্পূর্ণ কোড ওয়াকথ্রু পাওয়া যায় গিটহুব রেপো.
ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং ইঞ্জিন থেকে ব্যবহারকারীর আগ্রহের বৈশিষ্ট্য পাওয়ার পর, আমরা বৈশিষ্ট্য স্টোরে ফলাফল সংরক্ষণ করতে পারি। সেজমেকার ফিচার স্টোর রিয়েল-টাইম ইনফারেন্সের জন্য ব্যাচ ফিচার ইনজেশন এবং অনলাইন স্টোরেজ সমর্থন করে। ইনজেশনের জন্য, ডেটা অফলাইন মোডে আপডেট করা যেতে পারে, যেখানে অনুমান মিলিসেকেন্ডে ঘটতে হবে। সেজমেকার ফিচার স্টোর নিশ্চিত করে যে অফলাইন এবং অনলাইন ডেটাসেটগুলি সিঙ্কে থাকে৷
ডেটা ইনজেশনের জন্য, আমরা নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করি:
রিয়েল-টাইম অনলাইন স্টোরেজের জন্য, আমরা ব্যবহারকারী আইডির উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর প্রোফাইল বের করতে নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করতে পারি:
তারপরে আমরা ডাউনস্ট্রিম সুপারিশ ইঞ্জিনকে খাওয়ানোর জন্য শীর্ষ তিনটি আগ্রহী চলচ্চিত্র বিভাগকে র্যাঙ্ক করি:
ইউজার আইডি: 42
শীর্ষ 3 বিভাগ: ['অ্যানিমেশন', 'থ্রিলার', 'অ্যাডভেঞ্চার']
আমাদের অ্যাপ্লিকেশন দুটি প্রাথমিক উপাদান নিয়োগ. প্রথম উপাদানটি একটি বৈশিষ্ট্য স্টোর থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করে এবং দ্বিতীয় উপাদানটি মেটাডেটা স্টোর থেকে চলচ্চিত্র প্রচারের একটি তালিকা অর্জন করে। এই উপাদানগুলির মধ্যে সমন্বয় দ্বারা পরিচালিত হয় LangChain থেকে চেইন, যা উপাদানগুলিতে কলের একটি ক্রম উপস্থাপন করে।
এটি উল্লেখ করার মতো যে জটিল পরিস্থিতিতে, অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য LLM বা অন্যান্য সরঞ্জামগুলিতে কলের একটি নির্দিষ্ট ক্রমের চেয়ে বেশি প্রয়োজন হতে পারে। এজেন্ট, সরঞ্জামগুলির একটি স্যুট দিয়ে সজ্জিত, গৃহীত পদক্ষেপগুলির ক্রম নির্ধারণ করতে একটি LLM ব্যবহার করুন৷ যেখানে চেইনগুলি ক্রিয়াগুলির একটি হার্ডকোডেড ক্রম এনকোড করে, এজেন্টরা কর্মের ক্রম এবং প্রকৃতি নির্ধারণের জন্য একটি ভাষা মডেলের যুক্তি শক্তি ব্যবহার করে।
সেজমেকার ফিচার স্টোর সহ বিভিন্ন ডেটা উত্সের মধ্যে সংযোগ নিম্নলিখিত কোডে প্রদর্শিত হয়েছে। সমস্ত পুনরুদ্ধার করা ডেটা একটি বিস্তৃত প্রম্পট তৈরি করতে একত্রিত করা হয়, যা এলএলএম-এর জন্য ইনপুট হিসাবে কাজ করে। আমরা পরবর্তী বিভাগে প্রম্পট ডিজাইনের সুনির্দিষ্ট বিষয়ে গভীরভাবে ডুব দিই। নিম্নলিখিত একটি প্রম্পট টেমপ্লেট সংজ্ঞা যা একাধিক ডেটা উত্সের সাথে ইন্টারফেস করে:
উপরন্তু, আমরা ব্যবহার করি আমাজন সেজমেকার আমাদের LLM মডেল হোস্ট করতে এবং এটি হিসাবে প্রকাশ করতে ল্যাংচেইন সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট. এলএলএম স্থাপন করতে, আমরা ব্যবহার করি আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট (আরো বিস্তারিত জানার জন্য, পড়ুন Meta থেকে Llama 2 ফাউন্ডেশন মডেলগুলি এখন Amazon SageMaker JumpStart-এ উপলব্ধ৷) মডেলটি স্থাপন করার পরে, আমরা LLM মডিউল তৈরি করতে পারি:
আমাদের আবেদনের পরিপ্রেক্ষিতে, এজেন্ট ধাপগুলির একটি ক্রম চালায়, যাকে LLMCchain বলা হয়। এটি ব্যবহারকারীর ইনপুট ফর্ম্যাট করার জন্য একটি প্রম্পট টেমপ্লেট, মডেল এবং গার্ডেলগুলিকে একীভূত করে, এটিকে মডেলে পাস করে, একটি প্রতিক্রিয়া পেতে এবং তারপরে মডেল আউটপুটকে যাচাই (এবং প্রয়োজনে সংশোধন) করে৷
পরবর্তী বিভাগে, আমরা প্রত্যাশিত ফলাফলের জন্য LLM-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মাধ্যমে হাঁটব।
LLM সুপারিশ প্রম্পটিং এবং ফলাফল
গবেষণা সমীক্ষায় বর্ণিত এনগেজমেন্ট-নির্দেশিত প্রম্পটিংয়ের উচ্চ-স্তরের ধারণা অনুসরণ করে বৃহৎ ভাষার মডেল প্রম্পট করার মাধ্যমে ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ, আমাদের প্রম্পটিং কৌশলের মৌলিক নীতি হল প্রম্পট তৈরিতে ব্যবহারকারীর পছন্দগুলিকে একীভূত করা। এই প্রম্পটগুলি ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির সাথে সারিবদ্ধ বিষয়বস্তুর বিবরণের মধ্যে আরও কার্যকরভাবে বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করার দিকে LLM-কে গাইড করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। আরও বিশদভাবে জানাতে, আমাদের প্রম্পটে কয়েকটি উপাদান রয়েছে:
- প্রাসঙ্গিক প্রাসঙ্গিকতা - আমাদের প্রম্পট টেমপ্লেটের প্রাথমিক অংশে মিডিয়া মেটাডেটা অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে যেমন আইটেমের নাম (মুভির শিরোনাম), বিবরণ (মুভির সারসংক্ষেপ), এবং বৈশিষ্ট্য (সিনেমার ধরণ)। এই তথ্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার মাধ্যমে, প্রম্পটটি LLM-কে একটি বিস্তৃত প্রেক্ষাপট এবং বিষয়বস্তু সম্পর্কে আরও বিস্তৃত উপলব্ধি প্রদান করে। এই প্রাসঙ্গিক তথ্য LLM-কে আইটেমটির বর্ণনা এবং গুণাবলীর মাধ্যমে আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করে, যার ফলে বিষয়বস্তু সুপারিশ পরিস্থিতিতে এর উপযোগিতা বৃদ্ধি পায়।
- ব্যবহারকারীর পছন্দের প্রান্তিককরণ - ব্যবহারকারীর পছন্দগুলিকে বোঝায় এমন একটি ব্যবহারকারীর প্রোফাইল বিবেচনায় নিয়ে, সম্ভাব্য সুপারিশগুলি লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের সাথে অনুরণিত বিষয়বস্তুর বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে আরও ভাল অবস্থানে রয়েছে৷ এই প্রান্তিককরণ আইটেম বর্ণনার উপযোগিতা বৃদ্ধি করে কারণ এটি প্রাসঙ্গিক এবং ব্যবহারকারীর পছন্দের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ আইটেম সুপারিশ করার দক্ষতা বাড়ায়।
- উন্নত সুপারিশ মান - বাগদান-নির্দেশিত প্রম্পট প্রাসঙ্গিক প্রচারমূলক আইটেমগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি ব্যবহার করে৷ চূড়ান্ত আউটপুটের জন্য LLM-এর টোন সামঞ্জস্য করতে আমরা ব্যবহারকারীর পছন্দও ব্যবহার করতে পারি। এর ফলে একটি সঠিক, তথ্যপূর্ণ এবং ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা হতে পারে, যার ফলে বিষয়বস্তু সুপারিশ সিস্টেমের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উন্নত হয়।
নিম্নলিখিত কোড একটি উদাহরণ প্রম্পট টেমপ্লেট দেখায়:
prompt_template = """
Our company, "Classic Cinema" frequently promotes movies that we aim to recommend to our customers. This month, we have several popular movies on promotion.
As an AI agent, you are tasked to assist "Classic Cinema" in crafting an email campaign to recommend relevant movies to users. The recommendations should adhere to several guidelines, including contextual relevance, ensuring the recommendations are strictly from our promotional movie list. Additionally, the recommendations should align with user preferences, suggesting items that are relevant and in harmony with the user's preferred categories. You are to provide precisely three top recommended movies. Finally, please draft the email to reflect the tone of the user's preferred categories. The email should not exceed 100 words.
The recommended movies should be sourced from this contextual relevance movie list:
{promotion_movie_list}.
The user has expressed interest in {user_preference}.
Please ensure the recommendations are relevant, and the tone of the email reflects the tastes of those interested in the {user_preference} movie category.
Ensure the letter appeals to those interested in the {user_preference} movie category, and keep the email campaign within a 100-word limit. """
নিম্নে সায়েন্স-ফাই, অ্যাডভেঞ্চার এবং যুদ্ধের ধরনগুলির ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির একটি উদাহরণের ফলাফল রয়েছে:
বিষয়: আমাদের সায়েন্স-ফাই, অ্যাডভেঞ্চার এবং যুদ্ধের সিনেমাগুলির সাথে ক্লাসিক সিনেমার সীমানা অন্বেষণ করুন!
প্রিয় [নাম],
আপনি কি সময় এবং স্থানের মধ্য দিয়ে যাত্রা শুরু করতে, হৃদয়-পাম্পিং অ্যাকশনের অভিজ্ঞতা নিতে এবং যুদ্ধক্ষেত্রে বীরদের সাহসিকতার সাক্ষী হতে প্রস্তুত? সামনে তাকিও না! ক্লাসিক সিনেমা গর্বিতভাবে আমাদের যত্ন সহকারে কিউরেট করা মুভিগুলির নির্বাচন উপস্থাপন করে, বিশেষভাবে সাই-ফাই, অ্যাডভেঞ্চার এবং যুদ্ধে আপনার আগ্রহের জন্য তৈরি করা হয়েছে।প্রথমত, আমাদের কাছে আইকনিক "স্টার ওয়ারস: এপিসোড V – দ্য এম্পায়ার স্ট্রাইকস ব্যাক" (1980) আছে। স্টার ওয়ার্স গল্পের এই ক্লাসিক কিস্তিটি লুক স্কাইওয়াকারের জেডি মাস্টার হওয়ার যাত্রা অনুসরণ করে, যখন তার বন্ধুরা দুষ্ট সাম্রাজ্যের বিরুদ্ধে মুখোমুখি হয়। এর গ্রাউন্ডব্রেকিং স্পেশাল ইফেক্টস এবং স্মরণীয় চরিত্রগুলির সাথে, এই মুভিটি এই ধারার যেকোনো ভক্তের জন্য অবশ্যই দেখতে হবে।
এর পরে, আমরা সুপারিশ করি "ইন্টারস্টেলার" (2014), একটি চিন্তা-উদ্দীপক এবং দৃশ্যত অত্যাশ্চর্য ফিল্ম যা সময় এবং স্থানের রহস্যের মধ্যে পড়ে৷ একদল অভিযাত্রী যখন মানবতাকে বাঁচানোর জন্য একটি অনুসন্ধানে যাত্রা শুরু করে, তারা শ্বাসরুদ্ধকর ল্যান্ডস্কেপের মুখোমুখি হয় এবং মহাবিশ্বের গোপন রহস্য উন্মোচন করে।
সবশেষে, আমাদের কাছে রয়েছে "সেভিং প্রাইভেট রায়ান" (1998), একটি আকর্ষক এবং তীব্র যুদ্ধের নাটক যা একটি বিপজ্জনক মিশনে সৈন্যদের একটি দলকে অনুসরণ করে একটি প্যারাট্রুপারকে খুঁজে বের করতে এবং উদ্ধার করার জন্য যার ভাইরা অ্যাকশনে নিহত হয়েছে৷ সমালোচকদের দ্বারা প্রশংসিত এই চলচ্চিত্রটি দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের নায়কদের প্রতি একটি শক্তিশালী শ্রদ্ধাঞ্জলি।
এই সিনেমাটিক মাস্টারপিস মিস করবেন না! এখনই তাদের দেখুন এবং সাহসিকতার রোমাঞ্চ, সাই-ফাইয়ের বিস্ময় এবং যুদ্ধের নায়কদের সাহসিকতার অভিজ্ঞতা নিন।
শুভ দেখার জন্য, এবং শক্তি আপনার সাথে থাকতে পারে!শুভেচ্ছান্তে,
ক্লাসিক সিনেমা টিম
ডকুমেন্টারি, বাদ্যযন্ত্র, এবং নাটকের ব্যবহারকারীদের পছন্দের সাথে নিচের আরেকটি উদাহরণের ফলাফল রয়েছে:
বিষয়: ডকুমেন্টারি, মিউজিক্যাল এবং নাটক প্রেমীদের জন্য ক্লাসিক সিনেমার সুপারিশ
প্রিয় [নাম],
আমরা আশা করি এই ইমেলটি আপনাকে ভালোভাবে খুঁজে পেয়েছে এবং আপনি আমাদের প্ল্যাটফর্মে উপলব্ধ বিভিন্ন ধরনের চলচ্চিত্র উপভোগ করছেন। ক্লাসিক সিনেমায়, আমরা আমাদের গ্রাহকদের বৈচিত্র্যপূর্ণ স্বাদের জন্য গর্ববোধ করি, এবং আমরা তিনটি ব্যতিক্রমী চলচ্চিত্র নির্বাচন করেছি যেগুলি ডকুমেন্টারি, মিউজিক্যাল এবং নাটকে আপনার আগ্রহের সাথে অনুরণিত হবে বলে আমরা বিশ্বাস করি।
প্রথমত, আমাদের কাছে রয়েছে "দ্য শশ্যাঙ্ক রিডেম্পশন" (1994), একটি শক্তিশালী এবং উত্থানমূলক নাটক যা দু'জন বন্দীর যাত্রা অনুসরণ করে যখন তারা একটি দুর্নীতিগ্রস্ত এবং ক্ষমাহীন কারাগার ব্যবস্থায় আশা এবং মুক্তি খুঁজে পায়। এর আকর্ষক কাহিনি, অসামান্য পারফরম্যান্স, এবং নিরবধি থিম সহ, এই মুভিটি যে কেউ একটি সুনিপুণ নাটক পছন্দ করে তাদের জন্য অবশ্যই দেখতে হবে৷
এর পরে, আমরা সুপারিশ করি "দ্য লর্ড অফ দ্য রিংস: দ্য ফেলোশিপ অফ দ্য রিং" (2001), একটি মহাকাব্যিক অ্যাডভেঞ্চার যা শ্বাসরুদ্ধকর ভিজ্যুয়াল, স্মরণীয় চরিত্র এবং একটি সমৃদ্ধভাবে বিশদ বিশ্বকে একত্রিত করে৷ এই মুভিটি গল্প বলার ক্ষেত্রে একটি মাস্টারক্লাস, ইতিহাস এবং সংস্কৃতির গভীর বোধের সাথে যা আপনাকে মধ্য-পৃথিবীতে নিয়ে যাবে এবং আপনাকে আরও বেশি চাওয়া ছেড়ে দেবে।
সবশেষে, আমরা প্রস্তাব দিই "দ্য পিয়ানিস্ট" (2002), একটি গভীর এবং চলমান ডকুমেন্টারি যা Władyslaw Szpilman, একজন পোলিশ ইহুদি পিয়ানোবাদক, যিনি দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধের সময় ওয়ারশ ঘেটোর ধ্বংস থেকে বেঁচে থাকার জন্য সংগ্রাম করেছিলেন তার সত্য গল্প বলে৷ এই ফিল্মটি অকল্পনীয় ট্র্যাজেডির মুখেও স্থিতিস্থাপকতা এবং আশার জন্য মানুষের আত্মার ক্ষমতার একটি শক্তিশালী অনুস্মারক।
আমরা আশা করি এই সুপারিশগুলি আপনার আগ্রহের সাথে অনুরণিত হবে এবং আপনাকে একটি উপভোগ্য এবং সমৃদ্ধ সিনেমার অভিজ্ঞতা প্রদান করবে। এই নিরন্তর ক্লাসিকগুলি মিস করবেন না – এখনই সেগুলি দেখুন এবং ক্লাসিক সিনেমার জাদু আবিষ্কার করুন!
শুভেচ্ছান্তে,
ক্লাসিক সিনেমা টিম
তুলনা করার জন্য আমরা Llama 2 7B-Chat (নিম্নলিখিত কোড নমুনা দেখুন) এবং Llama 70B উভয়ের সাথেই পরীক্ষা চালিয়েছি। উভয় মডেলই ভাল পারফর্ম করেছে, সামঞ্জস্যপূর্ণ সিদ্ধান্তে উপনীত হয়েছে। আপ-টু-ডেট ডেটাতে ভরা একটি প্রম্পট টেমপ্লেট ব্যবহার করে, আমরা নির্বিচারে LLM পরীক্ষা করা সহজ পেয়েছি, যা আমাদের কার্যক্ষমতা এবং খরচের মধ্যে সঠিক ভারসাম্য চয়ন করতে সহায়তা করে। আমরা বেশ কয়েকটি ভাগ করা পর্যবেক্ষণও করেছি যা লক্ষ্য করার মতো।
প্রথমত, আমরা দেখতে পাচ্ছি যে প্রদত্ত সুপারিশগুলি প্রকৃতভাবে ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির সাথে সারিবদ্ধ। চলচ্চিত্রের সুপারিশগুলি আমাদের অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে বিভিন্ন উপাদান দ্বারা পরিচালিত হয়, বিশেষত বৈশিষ্ট্য স্টোরে সংরক্ষিত ব্যবহারকারীর প্রোফাইল।
উপরন্তু, ইমেলগুলির স্বন ব্যবহারকারীর পছন্দগুলির সাথে মিলে যায়৷ এলএলএম-এর উন্নত ভাষা বোঝার ক্ষমতার জন্য ধন্যবাদ, আমরা সিনেমার বিবরণ এবং ইমেল বিষয়বস্তু কাস্টমাইজ করতে পারি, প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য সেগুলিকে সাজিয়ে।
উপরন্তু, চূড়ান্ত আউটপুট বিন্যাস প্রম্পটে ডিজাইন করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের ক্ষেত্রে, অভিবাদন "প্রিয় [নাম]" ইমেল পরিষেবা দ্বারা পূরণ করা প্রয়োজন৷ এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে যদিও আমরা আমাদের জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তকরণযোগ্য তথ্য (PII) প্রকাশ করা এড়িয়ে চলি, তবে সঠিক স্তরের অনুমতি দেওয়া হয়েছে বলে ধরে নিয়ে পোস্টপ্রসেসিংয়ের সময় এই তথ্যটি পুনরায় উপস্থাপন করার সম্ভাবনা রয়েছে।
পরিষ্কার কর
অপ্রয়োজনীয় খরচ এড়াতে, এই সমাধানের অংশ হিসাবে আপনি যে সংস্থানগুলি তৈরি করেছেন তা মুছুন, সেজমেকার জাম্পস্টার্টের সাথে স্থাপন করা বৈশিষ্ট্য স্টোর এবং LLM ইনফারেন্স এন্ডপয়েন্ট সহ।
উপসংহার
ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ তৈরিতে LLM-এর ক্ষমতা অপরিসীম এবং রূপান্তরকারী, বিশেষ করে যখন সঠিক সরঞ্জামগুলির সাথে মিলিত হয়। প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য সেজমেকার ফিচার স্টোর এবং ল্যাংচেইনকে একীভূত করে, বিকাশকারীরা অত্যন্ত উপযোগী ব্যবহারকারী প্রোফাইলগুলি তৈরি এবং পরিচালনা করতে পারে। এর ফলে উচ্চ-মানের, প্রসঙ্গ-সচেতন ইনপুট পাওয়া যায় যা সুপারিশের কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। আমাদের দৃষ্টান্তমূলক দৃশ্যকল্পে, আমরা দেখেছি কীভাবে এটি ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীর পছন্দের জন্য মুভি সুপারিশের জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে, যার ফলে একটি অত্যন্ত ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা হয়।
যেহেতু LLM ল্যান্ডস্কেপ ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, আমরা আরও উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন দেখার প্রত্যাশা করছি যা এই মডেলগুলিকে আরও আকর্ষণীয়, ব্যক্তিগতকৃত অভিজ্ঞতা প্রদান করতে ব্যবহার করে। সম্ভাবনাগুলি সীমাহীন, এবং আপনি এই সরঞ্জামগুলি দিয়ে কী তৈরি করবেন তা দেখতে আমরা উত্তেজিত। সেজমেকার জাম্পস্টার্ট এবং এর মতো সংস্থান সহ আমাজন বেডরক জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনের বিকাশকে ত্বরান্বিত করার জন্য এখন উপলব্ধ, আমরা দৃঢ়ভাবে AWS-এ LLM ব্যবহার করে সুপারিশ সমাধানগুলির নির্মাণ অন্বেষণ করার সুপারিশ করছি।
লেখক সম্পর্কে
ইয়ানওয়েই কুই, পিএইচডি, AWS-এর একজন সিনিয়র মেশিন লার্নিং স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি IRISA (কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড র্যান্ডম সিস্টেমস গবেষণা ইনস্টিটিউট) এ মেশিন লার্নিং গবেষণা শুরু করেন এবং কম্পিউটার ভিশন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং অনলাইন ব্যবহারকারীর আচরণের পূর্বাভাসে AI-চালিত শিল্প অ্যাপ্লিকেশন তৈরির অভিজ্ঞতা রয়েছে। AWS-এ, তিনি তার ডোমেন দক্ষতা শেয়ার করেন এবং গ্রাহকদের ব্যবসায়িক সম্ভাবনা আনলক করতে এবং মেশিন লার্নিং স্কেলে কার্যকরী ফলাফল আনতে সাহায্য করেন। কাজের বাইরে, তিনি পড়া এবং ভ্রমণ উপভোগ করেন।
গর্ডন ওয়াং AWS-এ একজন সিনিয়র AI/ML বিশেষজ্ঞ TAM। তিনি কৌশলগত গ্রাহকদের সমর্থন করেন AI/ML সর্বোত্তম অনুশীলনের মাধ্যমে অনেক শিল্পে। তিনি কম্পিউটার ভিশন, এনএলপি, জেনারেটিভ এআই এবং এমএলওপস সম্পর্কে উত্সাহী। তার অবসর সময়ে, তিনি দৌড় এবং হাইকিং পছন্দ করেন।
মিশেল হংক, PhD, Amazon Web Services-এ প্রোটোটাইপিং সলিউশন আর্কিটেক্ট হিসাবে কাজ করে, যেখানে তিনি গ্রাহকদের বিভিন্ন AWS উপাদান ব্যবহার করে উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সহায়তা করেন। তিনি মেশিন লার্নিংয়ে তার দক্ষতা প্রদর্শন করেছেন, বিশেষ করে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে, ডেটা-চালিত সমাধানগুলি বিকাশ করতে যা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করে এবং গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করে৷
বিন ওয়াং, PhD, AWS-এর একজন সিনিয়র অ্যানালিটিক স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট, বিজ্ঞাপনের উপর বিশেষ ফোকাস সহ ML শিল্পে 12 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতার গর্ব করছেন৷ তিনি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি), সুপারিশকারী সিস্টেম, বিভিন্ন এমএল অ্যালগরিদম এবং এমএল অপারেশনগুলিতে দক্ষতার অধিকারী। বাস্তব-বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য ML/DL এবং বড় ডেটা কৌশল প্রয়োগ করার ব্যাপারে তিনি গভীরভাবে অনুরাগী। তার পেশাগত জীবনের বাইরে, তিনি সঙ্গীত, পড়া এবং ভ্রমণ উপভোগ করেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-generative-ai-applications-with-amazon-sagemaker-feature-store/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 100
- 12
- 14
- 15%
- 19
- 1994
- 1998
- 2001
- 2014
- 25
- 30
- 7
- 9
- a
- সম্পর্কে
- দ্রুততর করা
- প্রশংসিত
- হিসাব
- সঠিক
- অর্জন
- acquires
- দিয়ে
- কর্ম
- স্টক
- যোগ
- উপরন্তু
- মেনে চলে
- অগ্রসর
- দু: সাহসিক কাজ
- বিজ্ঞাপন
- পর
- বিরুদ্ধে
- প্রতিনিধি
- এজেন্ট
- AI
- এআই চালিত
- এআই / এমএল
- এইডস
- লক্ষ্য
- অ্যালগরিদম
- আলগোরিদিম
- শ্রেণীবদ্ধ করা
- শ্রেণীবিন্যাস
- সব
- অনুমতি
- এছাড়াও
- যদিও
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন সেজমেকার
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- an
- বিশ্লেষণমূলক
- এবং
- অন্য
- কহা
- কোন
- যে কেউ
- আপিল
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- ফলিত
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- পন্থা
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- AS
- সাহায্য
- সহায়ক
- At
- মনোযোগ
- বৈশিষ্ট্যাবলী
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- ডেস্কটপ AWS
- ভারসাম্য
- ভিত্তি
- যুদ্ধক্ষেত্র
- BE
- কারণ
- মানানসই
- হয়েছে
- আচরণ
- আচরণে
- বিশ্বাস করা
- সর্বোত্তম
- সেরা অভ্যাস
- উত্তম
- মধ্যে
- বিশাল
- বড় ডেটা
- জাহির করা
- উভয়
- অপার
- উত্তেজনাপূর্ণ
- বৃহত্তর
- ভাই
- নির্মাণ করা
- ভবন
- তৈরী করে
- ব্যবসায়
- by
- নামক
- কল
- ক্যাম্পেইন
- CAN
- ক্ষমতা
- ধারণক্ষমতা
- ক্যাপচার
- সাবধানে
- বাহিত
- কেস
- বিভাগ
- বিভাগ
- চেইন
- বৈশিষ্ট্য
- অক্ষর
- chatbots
- বেছে নিন
- সিনেমা
- সিনেমার
- শ্রেণী
- সর্বোত্তম
- ক্লাসিক
- কোড
- সম্মিলন
- মিশ্রন
- সাধারণভাবে
- কোম্পানি
- তুলনা
- সমাপ্ত
- জটিল
- উপাদান
- উপাদান
- ব্যাপক
- গঠিত
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- কম্পিউটার ভিশন
- ধারণা
- সংযোগ
- সঙ্গত
- গঠন করা
- নির্মাণ
- ধারণ
- বিষয়বস্তু
- প্রসঙ্গ
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- চলতে
- সমন্বয়
- অনুরূপ
- মূল্য
- খরচ
- পারা
- মিলিত
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- ক্রস
- কঠোর
- সংস্কৃতি
- প্লেলিস্টে যোগ করা
- বর্তমান
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- কাস্টমাইজ
- কাস্টমাইজড
- বিপজ্জনক
- উপাত্ত
- তথ্য চালিত
- ডেটাসেট
- তারিখ
- গভীর
- সংজ্ঞা
- প্রদান করা
- জনসংখ্যার উপাত্ত
- প্রদর্শিত
- স্থাপন
- মোতায়েন
- উদ্ভূত
- বর্ণিত
- বিবরণ
- নকশা
- পরিকল্পিত
- বিশদ
- বিস্তারিত
- নির্ধারণ
- বিকাশ
- ডেভেলপারদের
- উন্নয়ন
- অভি
- নির্দেশ
- বিভিন্ন
- ডিজিটাল
- ডিজিটাল মার্কেটিং
- আবিষ্কার করা
- ডুব
- বিচিত্র
- তথ্যচিত্র
- ডোমেইন
- সম্পন্ন
- Dont
- খসড়া
- নাটক
- ড্রাইভ
- সময়
- প্রগতিশীল
- পরিবর্তনশীল
- প্রতি
- সহজ
- কার্যকরীভাবে
- প্রভাব
- দক্ষতা
- সম্প্রসারিত
- উপাদান
- ইমেইল
- ইমেল
- যাত্রা
- সাম্রাজ্য
- নিয়োগ
- সক্রিয়
- শেষ
- শেষপ্রান্ত
- আকর্ষক
- ইঞ্জিন
- প্রকৌশল
- ইঞ্জিন
- উন্নত করা
- উন্নত
- বাড়ায়
- বর্ধনশীল
- উপভোগ্য
- সমৃদ্ধ করা
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- বিনোদন
- EPIC
- উপাখ্যান
- সজ্জিত
- অপরিহার্য
- এমন কি
- গজান
- উদাহরণ
- উদাহরণ
- অতিক্রম করা
- ব্যতিক্রমী
- উত্তেজিত
- প্রত্যাশিত
- অভিজ্ঞতা
- অভিজ্ঞতা
- ল্যাপারোস্কোপিক পদ্ধতি
- অন্বেষণ করুণ
- অভিযাত্রী
- এক্সপ্লোরিং
- প্রকাশিত
- প্রসারিত করা
- ব্যাপক
- নির্যাস
- মুখ
- ফ্যান
- বৈশিষ্ট্য
- ফিচার গ্রুপ
- বৈশিষ্ট্য
- প্রতিপালিত
- প্রতিক্রিয়া
- ক্ষেত্রসমূহ
- ভরা
- চলচ্চিত্র
- চূড়ান্ত
- পরিশেষে
- আবিষ্কার
- খুঁজে বের করে
- প্রথম
- স্থায়ী
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- বল
- বিন্যাস
- পাওয়া
- ভিত
- অবকাঠামো
- ঘনঘন
- বন্ধুদের
- থেকে
- সীমান্ত
- সম্পূর্ণ
- সম্পূর্ণরূপে
- মৌলিক
- অধিকতর
- পেয়েছে
- উত্পাদন করা
- উৎপাদিত
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- রীতি
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- মঞ্জুর
- যুগান্তকারী
- গ্রুপ
- কৌশল
- পরিচালিত
- নির্দেশিকা
- ঘটা
- সাদৃশ্য
- আছে
- he
- স্বাস্থ্যসেবা
- সাহায্য
- সাহায্য
- তার
- হিরোস
- উচ্চস্তর
- উচ্চ গুনসম্পন্ন
- অত্যন্ত
- তার
- ঐতিহাসিক
- ইতিহাস
- রাখা
- আশা
- নিমন্ত্রণকর্তা
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানবতা
- প্রতিমাসংক্রান্ত
- ID
- ধারণা
- সনাক্ত করা
- চিহ্নিতকরণের
- if
- ii
- চিত্রিত করা
- প্রকাশ
- কল্পনা করা
- অপরিমেয়
- আমদানি
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নত করা
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত করা
- সুদ্ধ
- একত্রিত
- স্বতন্ত্র
- শিল্প
- শিল্প
- শিল্প
- তথ্য
- তথ্যপূর্ণ
- প্রারম্ভিক
- উদ্ভাবনী
- ইনপুট
- ইনপুট
- কিস্তি
- উদাহরণ
- প্রতিষ্ঠান
- সম্পূর্ণ
- সংহত
- একীভূত
- বুদ্ধিমান
- মিথষ্ক্রিয়া
- পারস্পরিক ক্রিয়ার
- স্বার্থ
- আগ্রহী
- মধ্যে রয়েছে
- ইন্টারফেসগুলি
- মধ্যে
- IT
- আইটেম
- এর
- যাত্রা
- JPG
- রাখা
- ভূদৃশ্য
- ভাষা
- বড়
- পরে
- বিশালাকার
- শিক্ষা
- ত্যাগ
- চিঠি
- উচ্চতা
- জীবন
- মত
- সম্ভাবনা
- LIMIT টি
- লাইন
- তালিকা
- শিখা
- LLM
- দেখুন
- রিং এর প্রভু
- ভালবাসে
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- জাদু
- রক্ষণাবেক্ষণ
- পরিচালনা করা
- পরিচালিত
- ব্যবস্থাপনা
- পরিচালনা করে
- পরিচালক
- পদ্ধতি
- অনেক
- ম্যাপিং
- Marketing
- মালিক
- Masterclass
- ম্যাচিং
- মে..
- মিডিয়া
- স্মরণীয়
- বার্তা
- মেটা
- মেটাডাটা
- হতে পারে
- মিলিসেকেন্ড
- মিস্
- মিশন
- ML
- এমএলওএস
- মোড
- মডেল
- মডেল
- মডিউল
- মডিউল
- মাস
- অধিক
- সেতু
- চলচ্চিত্র
- চলচ্চিত্র
- চলন্ত
- বহু
- সঙ্গীত
- সুরেলা
- নাম
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রকৃতি
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- পরবর্তী
- NLP
- না।
- লক্ষণীয়ভাবে
- নোটবই
- লক্ষ
- এখন
- উপগমন
- of
- বন্ধ
- অফার
- অফলাইন
- on
- ONE
- অনলাইন
- অপারেশনস
- অপ্টিমিজ
- or
- অর্কেস্ট্রারচনা
- ক্রম
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- আউটপুট
- আউটপুট
- বাহিরে
- অনিষ্পন্ন
- শেষ
- সামগ্রিক
- কাগজ
- পরামিতি
- অংশ
- বিশেষ
- বিশেষত
- পাস
- কামুক
- কর্মক্ষমতা
- ক্রিয়াকাণ্ড
- সম্পাদিত
- অনুমতি
- ব্যক্তিগতকরণ
- ব্যক্তিগতকৃত
- ব্যক্তিগতকৃত
- ব্যক্তিগতভাবে
- পিএইচডি
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- দয়া করে
- পোলিশ
- জনপ্রিয়
- স্থান
- সম্ভাবনার
- সম্ভাবনা
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- ক্ষমতাশালী
- চর্চা
- অবিকল
- পূর্বাভাসের
- ভবিষ্যদ্বাণী
- পছন্দগুলি
- পছন্দের
- উপস্থাপন
- আগে
- গর্ব
- প্রাথমিক
- নীতি
- কারাগার
- বন্দীদের
- ব্যক্তিগত
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রসেস
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উৎপাদন করা
- পণ্য
- পেশাদারী
- প্রোফাইল
- প্রোফাইল
- প্রোফাইলিং
- গভীর
- প্রচার
- পদোন্নতি
- প্রচারমূলক
- প্রচার
- প্রোটোটাইপিং
- সদম্ভে
- প্রদান
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- ক্রয়
- খোঁজা
- এলোমেলো
- মর্যাদাক্রম
- নির্ধারণ
- সৈনিকগণ
- পড়া
- প্রস্তুত
- বাস্তব জগতে
- প্রকৃত সময়
- সাম্প্রতিক
- সুপারিশ করা
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- সুপারিশ করা
- সুপারিশ
- বিশেষ পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে
- নথি
- মুক্তি
- পড়ুন
- প্রতিফলিত করা
- অনুধ্যায়ী
- প্রতিফলিত
- শুভেচ্ছা সহ
- প্রাসঙ্গিকতা
- প্রাসঙ্গিক
- থাকা
- অনুস্মারক
- সংগ্রহস্থলের
- চিত্রিত করা
- প্রতিনিধিত্ব
- প্রতিনিধিত্বমূলক
- উদ্ধার
- গবেষণা
- স্থিতিস্থাপকতা
- অনুরণন
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- ফল
- ফলে এবং
- ফলাফল
- খুচরা
- প্রত্যাবর্তন
- বিপ্লব এনেছে
- ঘোরে
- অধিকার
- রোবোটিক্স
- ভূমিকা
- রমন্যাস
- দৌড়
- রান
- s
- কাহিনী
- ঋষি নির্মাতা
- সংরক্ষণ করুন
- করাত
- স্কেল
- দৃশ্যকল্প
- পরিস্থিতিতে
- পূর্বপরিকল্পনা
- কল্পবিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- সার্চ
- সার্চ ইঞ্জিন
- অনুসন্ধান
- দ্বিতীয়
- অন্ধিসন্ধি
- অধ্যায়
- দেখ
- এইজন্য
- নির্বাচিত
- নির্বাচন
- আত্ম
- পাঠায়
- জ্যেষ্ঠ
- অনুভূতি
- ক্রম
- সেবা
- সেবা
- ভজনা
- বিভিন্ন
- ভাগ
- শেয়ারগুলি
- শেয়ারিং
- সে
- উচিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- ইঙ্গিত দেয়
- সহজ
- সহজতর করা
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- উৎস
- সোর্স
- স্থান
- প্রশিক্ষণ
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষভাবে
- সুনির্দিষ্ট
- তারকা
- থেকে Star Wars
- শুরু
- বিবৃত
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- সংরক্ষণ
- গল্প
- গল্প বলা
- কৌশলগত
- কৌশল
- স্ট্রাইকস
- প্রবলভাবে
- অধ্যয়ন
- অত্যাশ্চর্য
- পরবর্তী
- এমন
- সুপারিশ
- উপযুক্ত
- অনুসরণ
- সংক্ষিপ্তসার
- সমর্থন
- টেকা
- সংক্ষিপ্তসার
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- উপযোগী
- দরজির কার্য
- গ্রহণ করা
- ধরা
- লাগে
- গ্রহণ
- লক্ষ্য
- কার্য
- কাণ্ডকীর্তি
- প্রযুক্তি
- বলে
- টেমপ্লেট
- পরীক্ষা
- পরীক্ষা
- পাঠ
- চেয়ে
- ধন্যবাদ
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- থিম
- তারপর
- সেখানে।
- যার ফলে
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- চিন্তা-উদ্দীপক
- তিন
- দ্বারা
- সর্বত্র
- সময়
- নিরবধি
- শিরনাম
- থেকে
- একসঙ্গে
- স্বন
- টুল
- সরঞ্জাম
- শীর্ষ
- প্রতি
- প্রশিক্ষণ
- রূপান্তরিত
- পরিবহন
- ভ্রমণ
- সমর্থনসূচক কার্য
- সত্য
- দুই
- আদর্শ
- টিপিক্যাল
- সাধারণত
- উন্মোচন
- নিম্নাবস্থিত
- বোধশক্তি
- অকল্পনীয়
- বিশ্ব
- আনলক
- অপ্রয়োজনীয়
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- আপডেট
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- উপযোগ
- যাচাই করুন
- মানগুলি
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- মাধ্যমে
- দেখার
- দৃষ্টি
- চাক্ষুষরূপে
- ভিজ্যুয়াল
- পদব্রজে ভ্রমণ
- , walkthrough
- প্রয়োজন
- অনুপস্থিত
- যুদ্ধ
- ওয়ারশ
- ওয়াচ
- we
- ওয়েব
- ওয়েব সার্ভিস
- আমরা একটি
- সুপরিচিত
- কি
- কখন
- যেহেতু
- যে
- যখন
- হু
- যাহার
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- সাক্ষী
- আশ্চর্য
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কাজ
- কাজ
- বিশ্ব
- মূল্য
- would
- লিখিত
- বছর
- এখনো
- প্রদায়ক
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet