এই বছরের AAAS বার্ষিক সম্মেলনে CCC তিনটি বৈজ্ঞানিক সেশন সমর্থন করেছে, এবং আপনি যদি ব্যক্তিগতভাবে উপস্থিত হতে না পারেন, আমরা প্রতিটি সেশনের পুনর্নির্মাণ করব। এই সপ্তাহে, আমরা সেশনের প্যানেলিস্টদের উপস্থাপনার হাইলাইটগুলিকে সংক্ষিপ্ত করব, “বড় ভাষার মডেল: সহায়ক সহকারী, রোমান্টিক অংশীদার বা কন শিল্পী?” এই প্যানেল, দ্বারা সংযত ডাঃ মারিয়া গিনি, CCC কাউন্সিলের সদস্য এবং মিনেসোটা বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞান ও প্রকৌশল অধ্যাপক, বৈশিষ্ট্যযুক্ত ইসি কামার ড, মাইক্রোসফট রিসার্চে এআই ফ্রন্টিয়ারের ব্যবস্থাপনা পরিচালক, ডঃ হ্যাল ডাউমে তৃতীয়, মেরিল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক এবং ডঃ জোনাথন মে, ইউনিভার্সিটি অফ সাউদার্ন ক্যালিফোর্নিয়া ইনফরমেশন সায়েন্সেস ইনস্টিটিউটের কম্পিউটার সায়েন্সের অধ্যাপক ড.
বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি আজ সমাজে কথোপকথনের অগ্রভাগে রয়েছে এবং তারা তাদের চারপাশের হাইপ অনুযায়ী জীবনযাপন করছে কিনা তা বিচারের বাইরে রয়েছে৷ এই AAAS অধিবেশনের প্যানেলিস্টরা LLM-এর সম্ভাবনা, চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্যতা নিয়ে আলোচনা করেছেন।
প্রথম প্যানেলিস্ট ছিলেন ডক্টর ইসি কামার (মাইক্রোসফট রিসার্চ)। তিনি AI এর বর্তমান অবস্থাকে "ফেজ ট্রানজিশন" হিসাবে বর্ণনা করেছেন। তিনি এমন একজন ব্যক্তি হিসাবে একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করেছেন যিনি শিল্পে AI এর পরিবর্তনগুলি দেখেছেন এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলিতে সূচকীয় বৃদ্ধি যা খুব কম লোকই 2024 সালে অব্যাহত থাকবে বলে আশা করেছিলেন।
এলএলএম-কে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় এমন ডেটার পরিমাণ বৃদ্ধি এবং ট্রান্সফরমার নামক বৃহত্তর আর্কিটেকচারের কারণে এই বৃদ্ধি ঘটেছে। একটি আকর্ষণীয় অন্তর্দৃষ্টি ডঃ কামার গ্রাফে শেয়ার করেছেন যে মডেলগুলি এত দ্রুত স্কেল করছে কারণ তারা প্রাথমিকভাবে একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য প্রশিক্ষিত ছিল; একটি কাজ তারা নির্ভরযোগ্যভাবে সম্পাদন করতে পারে. ChatGPT দেখিয়েছে যে আপনি যদি যথেষ্ট বড় মাপ করেন, যার মধ্যে একটি মডেলের পরামিতিগুলির সংখ্যা সহ, মডেলগুলি একই কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত একটি মডেলের অনুরূপ পারফরম্যান্সে কাজগুলি সম্পূর্ণ করা শুরু করতে পারে।
এটি এলএলএম ফেজ ট্রানজিশনের সংজ্ঞা: মডেলগুলিকে আর একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য বিশেষভাবে প্রশিক্ষণের প্রয়োজন নেই, তবে সাধারণত প্রশিক্ষিত হতে পারে এবং তারপরে অনেকগুলি কাজ সম্পাদন করা যেতে পারে। এবং এমন কোন লক্ষণ নেই যে এই ক্ষমতাগুলির বৃদ্ধি ধীর হয়ে যাচ্ছে।
ডাঃ কামার GPT-4-এ প্রাথমিক অ্যাক্সেস পেয়েছিলেন, এবং তার বিস্তৃত সময়ের মধ্যে এটি পরীক্ষা করার সময়, তিনি স্কেল এবং ডেটার সাথে আসা এর উল্লেখযোগ্য উন্নতিগুলি দ্বারা প্রভাবিত হয়েছিলেন এবং এই সত্যটি যে এটি সিঙ্ক্রোনাসভাবে বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করতে পারে।
এই এলএলএম-এর ভবিষ্যৎ কী হবে? ডাঃ কামার অনুমান করেন যে এলএলএমগুলি মানুষের ভাষার বাইরে যাবে, এবং মেশিন ভাষা শিখবে এবং দুটি ভাষার মধ্যে অনুবাদ করতে সক্ষম হবে। এটি ইনপুট এবং আউটপুটে পদ্ধতির ক্ষমতা বাড়াবে, যা মডেলগুলিকে কেবল ভাষা তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে না, তবে আচরণে ক্রিয়া এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
এরপরে, ডক্টর কামার কম্পিউটিং-এ ঘটে যাওয়া উল্লেখযোগ্য পর্যায়ের রূপান্তর সম্প্রসারণ করেন। সিস্টেমগুলি আজকে খুব আলাদাভাবে বিকশিত হচ্ছে, এবং এই বিকাশের জন্য একটি নতুন কম্পিউটিং দৃষ্টান্ত তৈরি করতে হবে যা আমরা এই সময়ে শুধুমাত্র স্ক্র্যাচ করেছি। আমরা যেভাবে কম্পিউটারের সাথে ইন্টারঅ্যাকশন করি তা আগামী বছরগুলিতে অনেক আলাদা দেখাবে, এবং এর জন্য হিউম্যান-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন (HCI) এর পুনর্বিবেচনার প্রয়োজন হবে।
আরেকটি পরিবর্তন হল যেভাবে মানুষ কাজ করবে সামনের দিকে। মাইক্রোসফ্ট গবেষণা চালিয়েছে যে AI দ্বারা সহায়তা করলে কর্মীদের উত্পাদনশীলতা কোডের লাইনের পরিপ্রেক্ষিতে দ্বিগুণ হতে পারে। এটি একটি অবিশ্বাস্য কীর্তি, তবে এই প্রযুক্তিটি যেভাবে কাজ করে এবং এর বুদ্ধিমত্তা কোথা থেকে আসে তা অনেকাংশে অজানা, তাই এই এলাকায় প্রচুর গবেষণা প্রশ্ন রয়েছে।
এই ধরনের এলএলএম-এর সম্ভাব্য অপব্যবহার সম্পর্কেও অনেক প্রশ্ন রয়েছে। ন্যায্যতা, বিভিন্ন জনসংখ্যাগত ঝুঁকি এবং অন্যান্য এমনকি আরও কঠোর পরিণতির বিষয়ে উদ্বেগ রয়েছে। যদিও বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের জন্য প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে, সেখানে ক্ষতিরও প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে; উদাহরণস্বরূপ, পিতামাতাকে তাদের বাচ্চাদের টিকা না দেওয়ার জন্য বোঝানো, একটি শিশু খারাপ কিছু করতে, বা কাউকে বোঝানো যে পৃথিবী সমতল। LLM-এর উন্নয়নে অনেক নিরাপত্তা প্রচেষ্টা চলে গেছে, এবং ওপেন সোর্সিং এই ক্ষেত্রেও অগ্রগতি করতে খুব সহায়ক হতে পারে।
ডাঃ কামার তখন বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কাছে প্রশ্ন তুলেছিলেন:
- AI ব্যাঘাতের সাথে বিজ্ঞান কীভাবে পরিবর্তিত হবে?
- আমরা কীভাবে পরবর্তী প্রজন্মকে শিক্ষিত ও প্রশিক্ষিত করব তা রূপান্তর করার জন্য কি পদক্ষেপ নিচ্ছি?
- আপনি কি এই পর্যায়ের পরিবর্তন থেকে উপকৃত হওয়ার জন্য প্রযুক্তিগত অবকাঠামো তৈরি করছেন?
- আমরা কি ভবিষ্যৎ প্রজন্মকে নতুন বিশ্বের জন্য প্রস্তুত করছি?
অবশেষে, ড. কামার জোর দিয়েছিলেন যে ফেজ ট্রানজিশনের মূল দিকগুলির মধ্যে একটি যা উল্লেখযোগ্য তা হল এলএলএমগুলির বিকাশের গতি। এই মডেলগুলি খুব অল্প সময়ের মধ্যে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করছে এবং কম্পিউটিং গবেষকদের অনেক কিছু করতে হবে।
দ্বিতীয় প্যানেলিস্ট, ডক্টর হ্যাল ডাউমে III (মেরিল্যান্ড বিশ্ববিদ্যালয়), ব্যাখ্যা করে তার বক্তৃতা শুরু করেছিলেন যে AI মডেলগুলি মানুষকে তারা যা করতে চায় তা করতে সহায়তা করার জন্য তৈরি করা উচিত; মানুষের কাজ বাড়ায়, স্বয়ংক্রিয় নয়। অটোমেশনের এই দৃষ্টিভঙ্গি 60 এর দশক থেকে সমাজে ছড়িয়ে পড়েছে। মানুষকে আরও ভালোভাবে দাবা খেলতে সাহায্য করার পরিবর্তে, বিজ্ঞানীরা এমন একটি সিস্টেম ডিজাইন করেছেন যা নিজে নিজে দাবা খেলে।
এই দর্শন কোথাও যাচ্ছে না; AI আজও খবরের যোগ্য হয়ে ওঠে যখন এটি নিজে থেকে একটি কাজ করার জন্য যথেষ্ট বুদ্ধিমান হয়। এটি AI এর রক্তের গভীরে। একটি সিস্টেম স্বয়ংক্রিয় করার জন্য সময় এবং অর্থ ব্যয় করার আগে, আমাদের প্রথমে বিরতি দেওয়া উচিত এবং জিজ্ঞাসা করা উচিত এটি কি আমাদের স্বার্থে?
ডাঃ ডাউমে বর্ধনের ধারণাকে এগিয়ে দিয়েছিলেন: কীভাবে এআইকে একটি হাতিয়ার হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে? Github copilot এর মতো সিস্টেমগুলি উত্পাদনশীলতা বাড়ায়, কিন্তু উত্পাদনশীলতা বাড়ানো যথেষ্ট নয়। সিস্টেমের একজন ব্যবহারকারী চিৎকার করে বলেছিলেন যে এটি তাদের মজাদার কোডিংয়ের অংশগুলিতে ফোকাস করতে দেয়, যা AI কীভাবে তৈরি করা উচিত তার সাথে আরও বেশি।
এআই গবেষকদের একজন ব্যক্তির কাজের অংশগুলিকে সরাতে চান না যা মজাদার; তাদের কঠোরতা অপসারণকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত। এটি শুধুমাত্র একটি কোম্পানির জন্য নীচের লাইন উন্নত করার পরিবর্তে মানুষের জীবন উন্নত করা উচিত.
ডক্টর. ডাউমে এই বিষয়গুলি উত্থাপন করে একটি গবেষণাপত্রের সহ-লেখক, এবং পাল্টা যুক্তি উত্থাপিত হয় যে প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, বিশেষ করে মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবহার করে সিস্টেম তৈরি করা প্রায়শই বাড়ানোর চেয়ে স্বয়ংক্রিয় করা অনেক সহজ। এর কারণ হল একটি সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা যা একটি সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেবে তা সহজেই পাওয়া যায়। আমরা আমাদের কাজ করে এই তথ্য সরবরাহ করি, এবং মানুষের আচরণ অনুকরণ করার জন্য MLকে প্রশিক্ষণ দেওয়া সহজ। কাউকে একটি কাজ সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করার জন্য একটি সিস্টেম শেখানো অনেক কঠিন। এই তথ্যটি NSF-এর সাহিত্য পর্যালোচনার মধ্যে ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে, একজন প্রোগ্রামার দ্বারা কাগজের টুকরোতে লেখা ইত্যাদি। একজন মানুষকে কাজ করতে সাহায্য করার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা রেকর্ড করা হয় না।
সহায়ক সিস্টেম তৈরির আরেকটি মূল দিক হল ব্যবহারকারীকে জিজ্ঞাসা করা হচ্ছে কোন সিস্টেমগুলি তাদের জীবনের জন্য সহায়ক হবে। উদাহরণ স্বরূপ, দৃষ্টিশক্তি সম্পন্ন মানুষের চাহিদা থেকে অন্ধদের চাহিদা অনেক আলাদা (যা দৃষ্টিশক্তিসম্পন্ন মানুষের থেকেও আলাদা। মনে অন্ধ মানুষের চাহিদা হয়)। ডাঃ ডাউমে শেয়ার করা একটি উদাহরণ ছিল যে একটি ভিজ্যুয়াল সিস্টেম প্রকাশ করতে পারে যে একটি বস্তু সোডার ক্যান, কিন্তু একজন অন্ধ ব্যক্তি সাধারণত নিজেরাই তা বলতে পারেন। সোডার উপাদানগুলো তাদের অনেক বেশি কাজে লাগবে। অ্যাক্সেসিবিলিটি প্রশ্নগুলিকে মোকাবেলা করার জন্য সহজভাবে বোঝার প্রশ্নগুলি বোঝার জন্য একটি সিস্টেমের প্রতিক্রিয়াগুলির মানের মধ্যে একটি বিশাল ব্যবধান রয়েছে এবং এই ব্যবধানটি প্রসারিত হচ্ছে।
তাদের "সহায়তা" করার জন্য প্রযুক্তি তৈরি করার আগে সম্প্রদায়ের প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণের গুরুত্বের একটি অতিরিক্ত উদাহরণ হল বিষয়বস্তু সংযম। অনেক স্বেচ্ছাসেবক বিষয়বস্তু মডারেটর এই কাজে নিযুক্ত হন কারণ তারা বিশ্বকে একটি ভাল জায়গা করে তুলতে চান এবং এমন একটি সম্প্রদায় তৈরি করতে সাহায্য করেন যা তারা গুরুত্বপূর্ণ বলে মনে করেন। যখন জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে তারা তাদের ভূমিকায় সহায়তা করতে চান কি ধরনের সরঞ্জাম, তারা প্রায়শই তাদের কাজ সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় হতে চায় না, তারা কেবল চ্যাটের ইতিহাস খোঁজার মতো বিরক্তিকর অংশগুলি চায়।
ডাঃ ডাউমে তার গাড়ি-প্রেমী মায়ের একটি চূড়ান্ত উদাহরণ দিয়ে এই আলোচনা শেষ করেন যিনি গাড়ি ভালোবাসেন এবং স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালাতে অস্বীকার করেন। তিনি ম্যানুয়াল ট্রান্সমিশন বেছে নেন এবং সেই পছন্দটি থাকা তার জন্য সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ। তাদের কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় হোক বা না হোক তা মানুষের নিয়ন্ত্রণ থাকা উচিত।
ডক্টর ডাউমে অ্যাক্সেসিবিলিটি প্রযুক্তির বর্তমান পদ্ধতির বিকল্প প্রস্তাব করে কথোপকথন চালিয়ে যাচ্ছেন। উদাহরণস্বরূপ, সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ স্বীকৃতির চারপাশে একটি টুল তৈরি করার সময়, সাইনিং করা লোকেদের ভিডিওর জন্য ইন্টারনেট স্ক্র্যাপ করার পরিবর্তে (যাতে অনেক সম্মতি এবং গোপনীয়তা উদ্বেগ রয়েছে, এছাড়াও এই ভিডিওগুলির বেশিরভাগই পেশাদারদের এবং পটভূমিতে আওয়াজ/বিক্ষেপ ছাড়াই যা' t বাস্তবসম্মত), সম্প্রদায়ের কাছে পৌঁছান এবং একটি প্রকল্প শুরু করুন যা তাদের টুলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ভিডিও জমা দেওয়ার ক্ষমতা দেয়। এই ধরনের সম্প্রদায়-প্রথম কৌশলগুলি আরও নৈতিক এবং দায়িত্বশীল এবং ব্যবহারকারীদের আরও নিয়ন্ত্রণ দেয়৷
LLM এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলি বুদ্ধিমত্তা নয়, উপযোগিতাকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য তৈরি করা উচিত, ড. ডাউমে উপসংহারে বলেছেন৷ এটি যত বেশি উপযোগী, তত বেশি এটি লোকেদের এমন কিছু করতে সাহায্য করতে পারে যা তারা করতে পারে না বা করতে চায় না, এমন কিছু স্বয়ংক্রিয় করার পরিবর্তে যা লোকেরা ইতিমধ্যেই ভাল করে এবং উপভোগ করে।
ডঃ জোনাথন মে (ইউনিভার্সিটি অফ সাউদার্ন ক্যালিফোর্নিয়া ইনফরমেশন সায়েন্সেস ইনস্টিটিউট) ছিলেন পরবর্তী বক্তা, এবং তিনি সম্মেলনের থিম প্রতিফলিত করে তার বক্তৃতা শুরু করেছিলেন: "দেয়াল ছাড়া বিজ্ঞানের দিকে।" তিনি দাবি করেন যে সাম্প্রতিক এলএলএম বিকাশ কিছু লোকের জন্য দেয়াল নামিয়ে দিচ্ছে, এটি অনেকের জন্য দেয়াল তৈরি করছে।
তিনি প্রথমে আলোচনা করেন যে কীভাবে ইন্টারনেট গবেষণা পরিচালনার জন্য অনেক বাধা কমিয়েছে; 17 বছর বয়সে তিনি ভাবতেন কেন স্টার ওয়ার্স এবং লর্ড অফ দ্য রিংসের প্লট একই রকম ছিল, এবং তাকে লাইব্রেরিতে যেতে হয়েছিল এবং উত্তর সহ একটি বই খুঁজে বের করতে হয়েছিল। তিনি তার পিএইচডি থিসিসের জন্য উচ্চ-বাঁধা কিন্তু সমানভাবে কঠিন গবেষণা করেছিলেন, কিন্তু তার অধ্যয়নের সময় শেষে এই বিষয়ে একটি উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা তৈরি হয়েছিল, এবং তারপরে ইন্টারনেট অনুসন্ধান, এবং এখন গাড়ি-হীন গবেষণাই আদর্শ।
ডাঃ মে এই বলে চালিয়ে যান যে তিনি এলএলএম-এর টার্গেট শ্রোতাদের জন্য জনসংখ্যার মধ্যে থাকতে পেরে সৌভাগ্য বোধ করেছেন। তিনি প্রায়শই কোড করেন না এবং কখনই অনেক কোডিং দক্ষতা শিখেননি, কিন্তু যখন তার কাজের জন্য এটির প্রয়োজন হয় তখন তিনি ChatGPT-কে জিজ্ঞাসা করতে পারেন এবং এটি একটি দুর্দান্ত কাজ করে।
যাইহোক, এলএলএম-এর উপযোগিতাকে ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে দেওয়ার জন্য প্রচুর দেয়াল রয়েছে:
- ল্যাঙ্গুয়েজ ওয়াল: মডেলগুলি যত বেশি ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয় তত ভাল কাজ করে৷ যদিও আজকের বাণিজ্যিক এলএলএমগুলি বহুভাষিক, সেগুলি ইংরেজির প্রতি ভারী। উদাহরণস্বরূপ, ChatGPT 92% ইংরেজি ভাষায় প্রশিক্ষিত। আরও, নির্দেশের ডেটা, যা LLM-এর "গোপন সস", বেশিরভাগ ইংরেজি (উদাহরণস্বরূপ ChatGPT-এর 96%)। বিদ্যমান পরীক্ষাগুলিতে সিস্টেমিক পারফরম্যান্সের ফাঁক থাকা সত্ত্বেও এই মডেলগুলির আন্ত-ভাষিক কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য বর্তমানে খুব কম প্রচেষ্টা রয়েছে, যা মেশিন অনুবাদ (MT) "সমাধান" হয়েছে এবং প্রচেষ্টাগুলিকে অন্যান্য কাজের উপর ফোকাস করা উচিত বলে একটি সাধারণ ঐক্যমতের কারণে বোঝা যায়।
- আইডেন্টিটি ওয়াল: আপনি যদি চ্যাটজিপিটি-কে জিজ্ঞাসা করেন ক্রিসমাসে আপনার কী করা উচিত, এটি বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ এবং ঐতিহ্যের উপর ফোকাস করে যা আপনি নিযুক্ত করতে পারেন; এটা উল্লেখ করে না যে আপনি কাজে যেতে পারেন। বিভিন্ন জনসংখ্যার গোষ্ঠীর বর্ণনা করার সময় এলএলএমগুলিকে ভিন্নভাবে আচরণ করতে দেখানো হয়েছে, আরও নেতিবাচক অনুভূতি প্রকাশ করে এবং কিছু ক্ষেত্রে সম্পূর্ণ বিষাক্ততাও প্রকাশ করে। LGBTQ+ বা ইহুদিদের মতো সম্প্রদায়ের ক্ষতির কারণ হতে পারে এমন স্টিরিওটাইপিক্যাল বাক্যের সম্ভাবনা রয়েছে; বোর্ড জুড়ে প্রচুর পক্ষপাতিত্ব রয়েছে এবং এর ফলে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে প্রভাব পড়ে। কিছু সুরক্ষামূলক ব্যবস্থা রয়েছে, এবং আরও সুস্পষ্ট অনুসন্ধানমূলক প্রশ্নগুলি বিষাক্ত উত্তর পাওয়ার সম্ভাবনা কম, তবে মডেলগুলি সম্ভবত স্টিরিওটাইপিক্যাল বিবৃতি এবং ফলাফল পছন্দ করে, এবং সেখানেই ক্ষতি হয় বিশেষ করে যখন ডাউনস্ট্রিম ক্ষমতাগুলিতে মডেলগুলি ব্যবহার করা হয় যেখানে আপনি দেখতে পান না। আউটপুট (অর্থাৎ ঋণের যোগ্যতা)। তিনি একটি উদাহরণ দিয়েছেন যে এলএলএম তাদের কাজের ভিত্তিতে ব্যক্তিদের মুখ তৈরি করার সময় পক্ষপাতিত্ব দেখাচ্ছে; কম বেতনের চাকরিগুলোকে নারী এবং সংখ্যালঘু হিসেবে দেখানো হয়েছে, যেখানে বেশি বেতনের চাকরি হচ্ছে শ্বেতাঙ্গ পুরুষদের।
- এনভায়রনমেন্টাল ওয়াল (সফ্টওয়্যার): এলএলএম-এর উৎপাদন এবং চালানোর জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণ শক্তি প্রয়োজন। এমনকি সবচেয়ে "নম্র" এলএমগুলি একক ব্যক্তির ব্যবহারের চেয়ে 3 গুণ বেশি বার্ষিক শক্তি ব্যবহার করে। ChatGPT-এর মতো বৃহত্তম ভাষার মডেলগুলির জন্য ডেটাতেও একটি উল্লেখযোগ্য ব্যবধান রয়েছে, তবে যে কোম্পানিগুলি তাদের মালিক তারা তাদের শক্তি খরচের অ্যাক্সেসকে স্পষ্টভাবে অস্বীকার করে।
- এনভায়রনমেন্টাল ওয়াল (হার্ডওয়্যার): চিপ তৈরি করার জন্য, যা সমস্ত LLM-এর জন্য প্রয়োজন, আপনার প্রয়োজন "দ্বন্দ্বের উপকরণ" যেমন ট্যান্টালাম (কঙ্গোতে খনন করা), এবং হাফনিয়াম (সেনেগাল এবং রাশিয়ায় খনন করা)। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, কোম্পানিগুলি তারা যে পরিমাণ দ্বন্দ্ব খনিজ ব্যবহার করে তা রিপোর্ট করার কথা, কিন্তু মার্কিন প্রকাশ্যে এই উপকরণগুলির ব্যবহার হ্রাস দেখাচ্ছে, যা সত্য হতে পারে না। এর বাইরে, মার্কিন রপ্তানি নিষেধাজ্ঞার প্রতিশোধ নিতে চীন জার্মেনিয়াম এবং গ্যালিয়াম সীমাবদ্ধ করার মতো অনেক সামাজিক-রাজনৈতিক সমস্যা রয়েছে।
ডাঃ মে প্রকাশ করেন যে এই বিভাগগুলি এলএলএম দ্বারা সৃষ্ট ক্ষতির জন্য অনেকগুলি নিম্নধারার সমস্যাগুলি প্রকাশ করে এবং এমন উদাহরণ যেখানে লোকেরা উপকৃত হয় না। উদ্বেগের কারণ আছে, তবে গবেষণা এবং/অথবা আচরণের পরিবর্তনের সুযোগও রয়েছে যা এই ক্ষতিগুলির কিছু প্রশমিত করবে:
- ভাষা: বহুভাষিকতার জন্য আরও গবেষণা তহবিল উৎসর্গ করুন (শুধু ইংরেজিতে এবং থেকে আধিপত্যবাদী অনুবাদ নয়)।
- পরিচয়: বটম-আপ এবং কমিউনিটি-ইনক্লুসিভ গবেষণা। স্থাপনার আগে মডেল পরিবর্তন এবং পরীক্ষা
- পরিবেশ: অ্যালগরিদম উন্নয়ন যা কম ডেটা ব্যবহার করে এবং কম প্যারামিটার পরিবর্তন করে (যেমন LoRA, অ্যাডাপ্টার, নন-RL PO)। গণনা সম্পর্কে সচেতন হোন এবং নিয়ন্ত্রক স্তরে উন্মুক্ততার উপর জোর দিন
ডাঃ মে ডঃ ডাউমের এই কথাটি পুনর্ব্যক্ত করে প্যানেলটি গুটিয়েছেন যে এলএলএম-এর সাথে আলাপচারিতার সময় লোকেরা যেভাবে উপকৃত হতে চায় সেভাবে উপকৃত হওয়া উচিত এবং এটি বিকাশের পর্যায়ে মাথায় থাকা দরকার।
পড়ার জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ, এবং অনুগ্রহ করে সেশনের প্রশ্নোত্তর অংশের রিক্যাপ পড়তে আগামীকাল টিউন করুন।
- 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://feeds.feedblitz.com/~/874484594/0/cccblog~CCC-AAAS-Large-Language-Models-Helpful-Assistants-Romantic-Partners-or-Con-Artists-Part-One/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 17
- 2024
- 225
- 300
- 7
- a
- সক্ষম
- সম্পর্কে
- প্রবেশ
- অভিগম্যতা
- সম্পাদন
- হিসাব
- দিয়ে
- স্টক
- ক্রিয়াকলাপ
- অতিরিক্ত
- উদ্দেশ্য
- সম্ভাষণ
- AI
- শিল্পে এআই
- এআই মডেল
- অ্যালগরিদম
- সব
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- বিকল্প
- মধ্যে
- পরিমাণ
- an
- এবং
- বার্ষিক
- উত্তর
- উত্তর
- অপেক্ষিত
- থেকেই আঁচ করে নেয়
- কোথাও
- পন্থা
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- এলাকায়
- কাছাকাছি
- শিল্পী
- AS
- জিজ্ঞাসা করা
- জিজ্ঞাসা
- দৃষ্টিভঙ্গি
- আ
- সাহায্য
- সহায়ক
- সহায়তায়
- At
- পরিচর্যা করা
- পাঠকবর্গ
- বৃদ্ধি
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়
- স্বয়ংক্রিয়করণ
- স্বয়ংক্রিয়তা
- পটভূমি
- খারাপ
- বাধা
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- হয়েছে
- আগে
- শুরু হয়
- আচরণ
- আচরণে
- হচ্ছে
- সুবিধা
- উপকারী
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- পক্ষপাত
- ব্লগ
- রক্ত
- তক্তা
- বই
- Boring
- পাদ
- নির্মাণ করা
- ভবন
- নির্মিত
- কিন্তু
- by
- ক্যালিফোর্নিয়া
- নামক
- মাংস
- CAN
- না পারেন
- ক্ষমতা
- কার
- কেস
- মামলা
- বিভাগ
- কারণ
- ঘটিত
- CCC
- CCC ব্লগ
- CCC কাউন্সিল
- চ্যালেঞ্জ
- পরিবর্তন
- পরিবর্তন
- চ্যাট
- চ্যাটজিপিটি
- দাবা
- শিশু
- চীন
- চিপস
- পছন্দ
- তা চয়ন
- বড়দিনের পর্ব
- কোড
- কোডিং
- আসা
- আসে
- আসছে
- ব্যবসায়িক
- সম্প্রদায়গুলি
- সম্প্রদায়
- কোম্পানি
- কোম্পানি
- সম্পূর্ণ
- পরিপূরক
- গনা
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- কম্পিউটার
- কম্পিউটিং
- ধারণা
- উদ্বেগ
- উদ্বেগ
- উপসংহারে
- পরিচালিত
- আবহ
- সম্মেলন
- দ্বন্দ্ব
- কঙ্গো
- ঐক্য
- সম্মতি
- ফল
- খরচ
- বিষয়বস্তু
- অবিরত
- অব্যাহত
- চলতে
- নিয়ন্ত্রণ
- কথোপকথন
- কথোপকথন
- মূল
- পারা
- পরিষদ
- নির্মিত
- তৈরি করা হচ্ছে
- বর্তমান
- এখন
- উপাত্ত
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- হ্রাস
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- সংজ্ঞা
- ডেমোগ্রাফিক
- মোতায়েন
- বর্ণিত
- বর্ণনা
- পরিকল্পিত
- সত্ত্বেও
- নির্ণয়
- উন্নত
- উন্নয়নশীল
- উন্নয়ন
- DID
- বিভিন্ন
- ভিন্নভাবে
- Director
- আবিষ্কার
- আলোচনা
- আলোচনা
- ভাঙ্গন
- do
- না
- না
- করছেন
- Dont
- ডবল
- নিচে
- dr
- ড্রাইভ
- কারণে
- সময়
- e
- প্রতি
- গোড়ার দিকে
- সহজ
- সহজ
- শিক্ষিত করা
- প্রচেষ্টা
- নির্বাচিত হইবার যোগ্যতা
- উদিত
- জোর
- ক্ষমতা
- শেষ
- শক্তি
- শক্তি খরচ
- চুক্তিবদ্ধ করান
- প্রকৌশল
- ইংরেজি
- উন্নত করা
- ভোগ
- প্রচুর
- যথেষ্ট
- সমানভাবে
- বিশেষত
- ইত্যাদি
- নৈতিক
- এমন কি
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- সম্প্রসারিত
- ব্যাখ্যা
- স্পষ্টভাবে
- ঘৃণ্য
- সূচক বৃদ্ধির
- রপ্তানি
- প্রকাশ
- প্রকাশ
- ব্যাপক
- মুখ
- সত্য
- সততা
- কৃতিত্ব
- সুগঠনবিশিষ্ট
- অনুভূত
- কয়েক
- কম
- চূড়ান্ত
- আবিষ্কার
- প্রথম
- ফ্ল্যাট
- কেন্দ্রবিন্দু
- দৃষ্টি নিবদ্ধ করা
- গুরুত্ত্ব
- জন্য
- একেবারে পুরোভাগ
- অগ্রবর্তী
- থেকে
- সীমানা
- সম্পূর্ণরূপে
- মজা
- তহবিল
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- ফাঁক
- ফাঁক
- দিলেন
- সাধারণ
- সাধারণত
- উত্পাদন করা
- উৎপাদিত
- প্রজন্ম
- প্রজন্ম
- GitHub
- দাও
- Go
- চালু
- সর্বস্বান্ত
- চিত্রলেখ
- মহান
- গ্রুপের
- উন্নতি
- ছিল
- কঠিনতর
- হার্ডওয়্যারের
- ক্ষতি
- ক্ষতিগ্রস্ত
- আছে
- এইচসিআই
- he
- প্রচন্ডভাবে
- সাহায্য
- সহায়ক
- সাহায্য
- তার
- উচ্চ
- ঊর্ধ্বতন
- হাইলাইট
- তার
- ইতিহাস
- রাখা
- কিভাবে
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- মানুষেরা
- প্রতারণা
- i
- if
- গুরুত্ব
- গুরুত্বপূর্ণ
- অঙ্কিত
- উন্নত করা
- উন্নতি
- উন্নতি
- in
- সুদ্ধ
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- অবিশ্বাস্য
- ব্যক্তি
- শিল্প
- তথ্য
- পরিকাঠামো
- প্রাথমিকভাবে
- আরম্ভ করা
- ইনপুট
- সূক্ষ্মদৃষ্টি
- উদাহরণ
- পরিবর্তে
- প্রতিষ্ঠান
- বুদ্ধিমত্তা
- বুদ্ধিমান
- গর্ভনাটিকা
- আলাপচারিতার
- মিথষ্ক্রিয়া
- স্বার্থ
- মজাদার
- Internet
- মধ্যে
- সমস্যা
- IT
- এর
- ইহুদি
- কাজ
- জবস
- জনাথন
- JPEG
- মাত্র
- চাবি
- কিডস
- রকম
- ভাষা
- ভাষাসমূহ
- বড়
- মূলত
- বৃহত্তর
- বৃহত্তম
- নেতৃত্ব
- শিখতে
- জ্ঞানী
- শিক্ষা
- কম
- দিন
- লাইব্রেরি
- জীবন
- মত
- সম্ভবত
- লাইন
- লাইন
- সাহিত্য
- লাইভস
- জীবিত
- LLM
- ঋণ
- আর
- দেখুন
- খুঁজছি
- রিং এর প্রভু
- অনেক
- ভালবাসে
- নিম্ন
- নত
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- সংখ্যাগুরু
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালক
- ম্যানেজিং ডিরেক্টর
- ম্যানুয়াল
- অনেক
- মেরি
- মেরিল্যান্ড
- উপকরণ
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- মে..
- সদস্য
- উল্লেখ
- মাইক্রোসফট
- হতে পারে
- মন
- খনিত
- খনিজ
- সংখ্যালঘুদের
- অপব্যবহার
- প্রশমিত করা
- ML
- মডেল
- মডেল
- সংযম
- মা
- টাকা
- অধিক
- সেতু
- চলন্ত
- MT
- অনেক
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেতিবাচক
- না
- নতুন
- সংবাদযোগ্য
- পরবর্তী
- না।
- এখন
- এনএসএফ
- সংখ্যা
- লক্ষ্য
- ঘটছে
- of
- নৈবেদ্য
- প্রায়ই
- on
- একদা
- ONE
- কেবল
- খোলা
- অকপটতা
- সুযোগ
- or
- ক্রম
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- আউটপুট
- সরাসরি
- নিজের
- পৃষ্ঠা
- প্যানেল
- কাগজ
- দৃষ্টান্ত
- পরামিতি
- বাবা
- অংশ
- বিশেষ
- অংশীদারদের
- যন্ত্রাংশ
- বিরতি
- পরিশোধ
- সম্প্রদায়
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- কাল
- ব্যক্তি
- পরিপ্রেক্ষিত
- পরিব্যাপ্ত
- ফেজ
- পিএইচডি
- দর্শন
- টুকরা
- জায়গা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- নাটক
- দয়া করে
- যোগ
- PO
- বিন্দু
- পয়েন্ট
- অংশ
- যাকে জাহির
- সম্ভাবনার
- সম্ভাব্য
- ভবিষ্যতবাণী
- পছন্দ করা
- প্রস্তুতি
- উপস্থাপনা
- পূর্বে
- অগ্রাধিকার
- গোপনীয়তা
- সুবিধাপ্রাপ্ত
- সম্ভাব্যভাবে
- সম্ভাবনা
- সমস্যা
- উৎপাদন করা
- প্রমোদ
- পেশাদার
- অধ্যাপক
- প্রোগ্রামার
- উন্নতি
- প্রকল্প
- প্রদত্ত
- প্রকাশ্যে
- ধাক্কা
- প্রশ্ন ও উত্তর
- গুণ
- প্রশ্ন
- উত্থাপন
- দ্রুত
- বরং
- নাগাল
- পড়া
- পড়া
- বাস্তবানুগ
- সত্যিই
- সংক্ষিপ্তবৃত্তি
- গ্রহণ করা
- সাম্প্রতিক
- স্বীকার
- নথিভুক্ত
- অনুধ্যায়ী
- নিয়ন্ত্রক
- পুনরাবৃত্তি
- অসাধারণ
- অপসারণ
- সরানোর
- রিপোর্ট
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- গবেষকরা
- প্রতিক্রিয়া
- দায়ী
- সীমাবদ্ধ
- সীমাবদ্ধতা
- প্রকাশ করা
- পর্যালোচনা
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- চালান
- রাশিয়া
- সুরক্ষা
- নিরাপত্তা
- একই
- উক্তি
- স্কেল
- আরোহী
- বিক্ষিপ্ত
- বিজ্ঞান
- বিজ্ঞান
- বৈজ্ঞানিক
- বিজ্ঞানীরা
- সার্চ
- দ্বিতীয়
- দেখ
- দেখা
- অনুভূতি
- অনুভূতি
- সেশন
- সেশন
- ভাগ
- সে
- সংক্ষিপ্ত
- উচিত
- দেখিয়েছেন
- দেখাচ্ছে
- প্রদর্শিত
- চিহ্ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- স্বাক্ষর
- স্বাক্ষর
- অনুরূপ
- কেবল
- থেকে
- একক
- দক্ষতা
- গতি কমে
- So
- সমাজ
- সফটওয়্যার
- কিছু
- কেউ
- কিছু
- উৎস
- দক্ষিণ
- বক্তা
- নির্দিষ্ট
- বিশেষভাবে
- স্পীড
- খরচ
- পর্যায়
- তারকা
- থেকে Star Wars
- শুরু
- শুরু
- বিবৃতি
- অবস্থা
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- এখনো
- কৌশল
- গবেষণায়
- অধ্যয়নরত
- জমা
- সংক্ষিপ্ত করা
- সরবরাহ
- সমর্থিত
- অনুমিত
- পৃষ্ঠতল
- পার্শ্ববর্তী
- পদ্ধতি
- পদ্ধতিগত
- সিস্টেম
- লাগে
- গ্রহণ
- আলাপ
- লক্ষ্য
- কার্য
- কাজ
- কারিগরী
- প্রযুক্তিক
- প্রযুক্তিঃ
- বলা
- শর্তাবলী
- পরীক্ষামূলক
- পরীক্ষা
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- ভবিষ্যৎ
- গ্রাফ
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- বিষয়
- তারপর
- সেখানে।
- এইগুলো
- গবেষণামূলক প্রবন্ধ
- তারা
- কিছু
- মনে
- এই
- এই সপ্তাহ
- তিন
- সময়
- থেকে
- আজ
- আজকের
- আগামীকাল
- টুল
- সরঞ্জাম
- শীর্ষ
- বিষয়
- প্রতি
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- রুপান্তর
- ট্রান্সফরমার
- রূপান্তর
- অনুবাদ
- অনুবাদ
- সংক্রমণ
- সত্য
- সুর
- দুই
- সাধারণত
- বোধশক্তি
- অনন্য
- বিশ্ববিদ্যালয়
- অজানা
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহৃত
- দরকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- সুবিশাল
- খুব
- Videos
- দৃষ্টি
- চাক্ষুষ
- স্বেচ্ছাসেবক
- প্রয়োজন
- ছিল
- উপায়..
- we
- সপ্তাহান্তিক কাল
- আমরা একটি
- ছিল
- কি
- কখন
- যেহেতু
- যে
- যখন
- সাদা
- হু
- কেন
- ব্যাপক
- উইকিপিডিয়া
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- ছাড়া
- নারী
- হয়া যাই ?
- কাজ
- বিশ্ব
- would
- জড়ান
- লেখা
- লিখিত
- বছর
- আপনি
- zephyrnet