টেক টক বিশ্লেষণ: GPT-4.5, AI

GPT-4.5: একটি পরিমার্জন, বিপ্লব নয়

OpenAI সম্প্রতি ChatGPT Pro ব্যবহারকারীদের জন্য GPT-4.5 উপলব্ধ করেছে, এবং শীঘ্রই Plus, Team, এন্টারপ্রাইজ এবং শিক্ষা অ্যাকাউন্টেও এটি পাওয়া যাবে। অভ্যন্তরীণভাবে ‘Orion’ নামে পরিচিত, এই মডেলটি “মানুষের অভিপ্রায়কে আরও ভালভাবে বুঝতে পারে, সূক্ষ্ম সংকেত এবং অন্তর্নিহিত প্রত্যাশাগুলিকে আরও সূক্ষ্মতা এবং মানসিক বুদ্ধিমত্তার সাথে ব্যাখ্যা করে,” OpenAI-এর মতে। এটি GPT-4o-এর মতোই নতুন তত্ত্বাবধান কৌশল এবং সেইসাথে প্রথাগত ফাইন-টিউনিং এবং মানুষের প্রতিক্রিয়া থেকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে। GPT-4.5 রিয়েল-টাইম অনুসন্ধানের ক্ষমতা রাখে, ফাইল এবং ছবি আপলোড সমর্থন করে এবং লেখা ও কোডিংয়ের জন্য একটি ক্যানভাসের সাথে একত্রিত হয়। তবে, বর্তমানে এতে ChatGPT-এর মতো ভয়েস মোড, ভিডিও বা স্ক্রিন শেয়ারিংয়ের মতো মাল্টিমোডাল বৈশিষ্ট্য নেই।

OpenAI জোর দেয় যে আনসুপারভাইজড লার্নিং একটি মডেলের নির্ভুলতা এবং অন্তর্জ্ঞান বাড়ায়। এই পদ্ধতিটি GPT-3.5, GPT-4 এবং এখন GPT-4.5-এর মতো মডেলগুলির উন্নতির পিছনে চালিকাশক্তি। পৃথকভাবে, স্কেলিং রিজনিং মডেলগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করতে প্রশিক্ষণ দেয়, প্রতিক্রিয়া জানানোর আগে একটি চিন্তার শৃঙ্খলা তৈরি করে। এই পদ্ধতিগত পদ্ধতি STEM এবং লজিকের জটিল চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার ক্ষমতা উন্নত করে, যেমনটি OpenAI o1 এবং OpenAI o3-mini-এর মতো মডেলগুলির দ্বারা প্রদর্শিত হয়েছে৷ GPT-4.5 কে স্কেলিং আনসুপারভাইজড লার্নিং-এর একটি প্রধান উদাহরণ হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে, বর্ধিত কম্পিউট ক্ষমতা, বৃহত্তর ডেটাসেট এবং স্থাপত্য উদ্ভাবনকে কাজে লাগিয়ে। Microsoft Azure AI সুপার কম্পিউটারে প্রশিক্ষিত, এটি বিস্তৃত জ্ঞান এবং বিশ্বের গভীরতর বোঝার অধিকারী, হ্যালুসিনেশন হ্রাস করে এবং নির্ভরযোগ্যতা বৃদ্ধি করে।

এই অগ্রগতি সত্ত্বেও, GPT-4.5 উল্লেখযোগ্য উৎসাহ তৈরি করতে পারেনি। এটিকে যুগান্তকারী লাফানোর পরিবর্তে একটি ক্রমবর্ধমান উন্নতি হিসাবে দেখা হচ্ছে। যদিও OpenAI উন্নত মানসিক বুদ্ধিমত্তা, সূক্ষ্মতা এবং সৃজনশীলতার দাবি করে, অনেক ব্যবহারকারী GPT-4o-এর তুলনায় উল্লেখযোগ্য পার্থক্য দেখেননি। GPT-4o-এর একটি মূল বৈশিষ্ট্য মাল্টিমোডাল অগ্রগতির অনুপস্থিতিও এই ধারণাকে আরও বাড়িয়ে তোলে।

আরও, GPT-4.5 অর্থহীন আউটপুট তৈরি করার প্রবণতা দেখিয়েছে। OpenAI-এর অভ্যন্তরীণ ফ্যাকচুয়ালিটি বেঞ্চমার্কিং টুল, SimpleQA, প্রকাশ করে যে GPT-4.5 37.1% সময় হ্যালুসিনেট করে (আত্মবিশ্বাসের সাথে মিথ্যাকে সত্য হিসাবে উপস্থাপন করে)। এটি একটি উল্লেখযোগ্য উদ্বেগের বিষয়, এমনকি GPT-4o-এর তুলনায়, আরেকটি উন্নত “রিজনিং” মডেল, যা একই বেঞ্চমার্কে 61.8% সময় হ্যালুসিনেট করে। ছোট, সস্তা o3-মিনি মডেলটি 80.3% এর আরও বেশি হ্যালুসিনেশন হার প্রদর্শন করে।

বর্তমান AI ল্যান্ডস্কেপ, যেখানে Anthropic-এর Claude 3.7 এবং Google-এর Gemini-এর মতো প্রতিযোগী রয়েছে, সেখানে উল্লেখযোগ্য আপগ্রেডের প্রত্যাশা বাড়িয়েছে। ব্যবহারকারীরা কেবল পরিমার্জন নয়, যুগান্তকারী পরিবর্তন খুঁজছেন এবং GPT-4.5, তার বর্তমান রূপে, এই চিহ্নের চেয়ে কম বলে মনে হচ্ছে।

রিজনিং মডেলের উত্থান এবং বিনিয়োগকারীদের আস্থা

Elon Musk সম্প্রতি X-এ পরামর্শ দিয়েছেন যে আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (AGI) দিগন্তে রয়েছে। এই বিবৃতিটি OpenAI, Google, Meta, Microsoft, DeepSeek, Anthropic এবং Musk-এর নিজস্ব xAI-এর মতো প্রযুক্তি জায়ান্টদের মধ্যে রিজনিং মডেল তৈরির জন্য একটি প্রবল প্রতিযোগিতার মধ্যে এসেছে – AI সিস্টেমগুলি মানুষের মতো চিন্তাভাবনাকে অনুকরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

বিনিয়োগকারীরা স্পষ্টতই এই সাধনার জন্য উৎসাহ দেখাচ্ছেন। হাইব্রিড রিজনিং সহ Claude 3.7 Sonnet লঞ্চ করার পরেই, Anthropic একটি উল্লেখযোগ্য $3.5 বিলিয়ন সিরিজ E তহবিল রাউন্ড সুরক্ষিত করেছে। এটি তার মূল্যায়নকে তিনগুণ বাড়িয়ে $61.5 বিলিয়ন করেছে, OpenAI-এর প্রধান প্রতিযোগী হিসাবে তার অবস্থানকে শক্তিশালী করেছে। Lightspeed Venture Partners-এর নেতৃত্বে এবং Salesforce Ventures, Cisco, Fidelity, Jane Street এবং অন্যান্যদের অংশগ্রহণে এই বিনিয়োগটি AI উন্নয়নের জন্য কম্পিউটিং ক্ষমতা প্রসারিত করতে, নিরাপত্তা গবেষণা বাড়াতে এবং বিশ্বব্যাপী প্রবৃদ্ধি ত্বরান্বিত করতে ব্যবহার করা হবে।

রিজনিং-এর সীমানা প্রসারিত করা: BBEH বেঞ্চমার্ক

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) ক্রমবর্ধমানভাবে দৈনন্দিন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একত্রিত হচ্ছে, বিভিন্ন ডোমেনে শক্তিশালী রিজনিং ক্ষমতার দাবি রাখে। যাইহোক, বিদ্যমান বেঞ্চমার্কগুলি প্রায়শই গণিত এবং কোডিংকে অগ্রাধিকার দেয়, অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ রিজনিংয়ের ধরণগুলিকে অবহেলা করে। যদিও BIG-Bench ডেটাসেটটি জটিল রিজনিং কার্যাবলীগুলিতে LLM-গুলিকে মূল্যায়ন করার জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে, মডেলগুলি এতটাই উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে যে তারা এখন BIG-Bench এবং এর আরও চ্যালেঞ্জিং ভেরিয়েন্ট, BIG-Bench Hard (BBH) উভয় ক্ষেত্রেই প্রায়-নিখুঁত স্কোর অর্জন করে। এই স্যাচুরেশন এই বেঞ্চমার্কগুলিকে আরও অগ্রগতির পরিমাপের জন্য কম কার্যকর করে তোলে।

এই সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করার জন্য, গবেষকরা BIG-Bench Extra Hard (BBEH) চালু করেছেন। এই নতুন বেঞ্চমার্কটি BBH-এর প্রতিটি কাজকে উল্লেখযোগ্যভাবে আরও কঠিন সংস্করণ দিয়ে প্রতিস্থাপন করে, তবুও একই রকম রিজনিং দক্ষতার মূল্যায়ন করে। BBEH-এর পরীক্ষাগুলি প্রকাশ করে যে এমনকি সেরা সাধারণ-উদ্দেশ্যের মডেলগুলিও কেবল 9.8% স্কোর অর্জন করে, যেখানে বিশেষভাবে রিজনিংয়ের জন্য ডিজাইন করা শীর্ষ মডেলটি 44.8% এ পৌঁছেছে। এই ফলাফলগুলি জটিল রিজনিংয়ের সাথে LLM-এর মুখোমুখি হওয়া চলমান চ্যালেঞ্জগুলিকে তুলে ধরে, উন্নতির জন্য যথেষ্ট জায়গা নির্দেশ করে। সম্পূর্ণ গবেষণা পত্রটি এই নতুন বেঞ্চমার্কের আরও বিশদ বিবরণ প্রদান করে।

AI-চালিত স্যাটেলাইট: মহাকাশ অনুসন্ধান এবং পরিচালনায় একটি নতুন যুগ

TakeMe2Space, হায়দ্রাবাদ-ভিত্তিক একটি স্পেসটেক স্টার্টআপ, সম্প্রতি Seafund-এর নেতৃত্বে একটি প্রি-সিড ফান্ডিং রাউন্ডে 5.5 কোটি রুপি সুরক্ষিত করেছে, যেখানে Blume Ventures, Artha Venture Fund, AC Ventures এবং অন্যান্য অ্যাঞ্জেল বিনিয়োগকারীরা অংশগ্রহণ করেছে। এই তহবিল, পরিমিত হলেও, মহাকাশে ভারতের প্রথম AI-ল্যাব প্রতিষ্ঠার দিকে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপের ইঙ্গিত দেয়। TakeMe2Space এই তহবিল ব্যবহার করে MOI-1 (My Orbital Infrastructure–Technology Demonstrator) তৈরি করার পরিকল্পনা করেছে, একটি প্ল্যাটফর্ম যা ব্যবহারকারীদের Orbitlab নামক একটি ওয়েব কনসোলের মাধ্যমে সরাসরি একটি অরবিটাল স্যাটেলাইটে আর্থ অবজারভেশন AI মডেল বা অন্যান্য স্পেস এক্সপেরিমেন্ট আপলোড করতে সক্ষম করবে। ব্যবহারকারীরা প্রতি মিনিটে $2 হারে শুধুমাত্র স্যাটেলাইট ব্যবহারের সময়ের জন্য অর্থ প্রদান করবেন।

সংস্থাটির MOI-TD প্ল্যাটফর্মটি একটি গ্রাউন্ড স্টেশন থেকে বড় AI মডেল আপলিঙ্ক করার, স্যাটেলাইটে বাহ্যিক কোড চালানোর এবং নিরাপদে এনকোড করা এবং এনক্রিপ্ট করা ফলাফলগুলি ডাউনলিঙ্ক করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে বলে জানা গেছে। এটি আরও স্বায়ত্তশাসিত এবং দক্ষ স্যাটেলাইট পরিচালনার দিকে একটি পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে।

TakeMe2Space এই প্রচেষ্টায় একা নয়। ESA (OPS-SAT সহ) এবং Globalstar-এর মতো সংস্থাগুলিও AI-চালিত স্যাটেলাইট প্রযুক্তির বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অগ্রণী ভূমিকা পালন করছে, সুরক্ষিত IoT যোগাযোগ থেকে শুরু করে ইন-অরবিট AI মডেল এক্সিকিউশন পর্যন্ত। প্রযুক্তির উন্নতির সাথে সাথে, AI-চালিত স্যাটেলাইটগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে স্বায়ত্তশাসিত হতে চলেছে, যা আরও দক্ষ মহাকাশ অভিযানের দিকে পরিচালিত করবে এবং গবেষণা, নিরাপত্তা এবং বিশ্বব্যাপী সংযোগের জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করবে।

ঐতিহ্যগতভাবে, স্যাটেলাইটগুলি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং কমান্ড কার্যকর করার জন্য গ্রাউন্ড স্টেশনগুলির উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল ছিল। ডেটা ডাউনলিঙ্ক করা, পৃথিবীতে বিশ্লেষণ করা এবং তারপর প্রক্রিয়াজাত অন্তর্দৃষ্টিগুলি স্যাটেলাইটে আপলিঙ্ক করা হত - একটি প্রক্রিয়া যা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যান্ডউইথ-ইনটেনসিভ উভয়ই ছিল। যাইহোক, AI এবং এজ কম্পিউটিং (ক্লাউডের পরিবর্তে ডিভাইসেই ডেটা প্রক্রিয়াকরণ) এর অগ্রগতি এখন স্যাটেলাইটগুলিকে অনবোর্ড ডেটা প্রক্রিয়া করতে, স্বায়ত্তশাসিত সিদ্ধান্ত নিতে এবং নিরাপদে শুধুমাত্র সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি প্রেরণ করতে সক্ষম করছে। এর ফলে দ্রুত, স্মার্ট এবং আরও দক্ষ অপারেশন হয়।

আধুনিক AI-চালিত স্যাটেলাইটগুলির অপারেশন সাধারণত তিনটি মূল পদক্ষেপ জড়িত:

1. AI অ্যালগরিদমের আপলিঙ্ক: AI অ্যালগরিদমগুলি গ্রাউন্ড স্টেশন থেকে স্যাটেলাইটে প্রেরণ করা হয়, তাদের উন্নত ডেটা-প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা প্রদান করে।
2. অনবোর্ড ডেটা বিশ্লেষণ: AI মডেলগুলি সরাসরি কক্ষপথে ছবি, সেন্সর ডেটা এবং অন্যান্য ইনপুট বিশ্লেষণ করে, ক্রমাগত গ্রাউন্ড হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।
3. অন্তর্দৃষ্টিগুলির সুরক্ষিত ডাউনলিঙ্ক: কাঁচা ডেটা প্রেরণের পরিবর্তে, স্যাটেলাইটগুলি এনক্রিপ্ট করা অন্তর্দৃষ্টি পাঠায়, ব্যান্ডউইথ সংরক্ষণ করে এবং নিরাপত্তা বাড়ায়।

এই AI-চালিত পদ্ধতি বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে। এটি স্যাটেলাইটগুলিকে মহাকাশে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে বিলম্বকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, গ্রাউন্ড স্টেশনগুলির নির্দেশের জন্য অপেক্ষা না করে রিয়েল-টাইম অবস্থার দ্রুত প্রতিক্রিয়ার অনুমতি দেয়। ব্যান্ডউইথ ব্যবহার অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, কারণ কাঁচা ডেটার বড় পরিমাণের পরিবর্তে শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টি প্রেরণ করা হয়। এনক্রিপ্ট করা যোগাযোগের মাধ্যমে নিরাপত্তাও উন্নত করা হয়েছে, সাইবার হুমকি এবং ডেটা লঙ্ঘনের ঝুঁকি হ্রাস করা হয়েছে। এই সুবিধাগুলি বিশেষত দুর্যোগ প্রতিক্রিয়া, সামরিক অপারেশন এবং মহাকাশ অনুসন্ধানের মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে মূল্যবান।

AI-চালিত স্যাটেলাইটগুলির বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলি বৈচিত্র্যময় এবং প্রভাবশালী:

• Disaster Management: AI-সজ্জিত স্যাটেলাইটগুলি রিয়েল-টাইমে দাবানল, বন্যা এবং হারিকেন সনাক্ত করতে পারে, যা জরুরি প্রতিক্রিয়া দলগুলির দ্বারা দ্রুত পদক্ষেপ নিতে সক্ষম করে।
• Precision Agriculture: AI মডেলগুলি ফসলের স্বাস্থ্য এবং মাটির অবস্থা বিশ্লেষণ করে নির্ভুল চাষাবাদ পদ্ধতি উন্নত করে।
• Environmental Monitoring: পরিবেশ সংস্থাগুলি বায়ু এবং জল দূষণের মাত্রা ট্র্যাক করতে স্যাটেলাইট ডেটা ব্যবহার করে।
• Autonomous Navigation and Space Operations: AI সম্ভাব্য হুমকির পূর্বাভাস এবং প্রতিক্রিয়া জানিয়ে সংঘর্ষ এড়ানো উন্নত করে, স্যাটেলাইটগুলির নিরাপত্তা নিশ্চিত করে। এটি স্যাটেলাইট নক্ষত্রপুঞ্জের সমন্বয়কেও সহজতর করে, কভারেজ এবং দক্ষতা বাড়ায়। উপরন্তু, AI অরবিটাল ধ্বংসাবশেষের গতিবিধি ট্র্যাকিং এবং পূর্বাভাসে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, মহাকাশ অবকাঠামোর ক্ষতির ঝুঁকি হ্রাস করে।
• Defense and Security: AI-চালিত নজরদারি সিস্টেমগুলি অননুমোদিত কার্যকলাপ এবং সামরিক গতিবিধি বর্ধিত নির্ভুলতার সাথে সনাক্ত করে।
• Telecommunications and IoT: AI-চালিত স্যাটেলাইটগুলি স্মার্ট ট্র্যাফিক রাউটিংয়ে অবদান রাখে, স্যাটেলাইট ইন্টারনেট সংযোগ উন্নত করে এবং নির্বিঘ্ন বৈশ্বিক যোগাযোগ নিশ্চিত করে।
• Space Exploration: AI গ্রহাণু এবং এক্সোপ্ল্যানেট সনাক্তকরণে স্পেস টেলিস্কোপগুলির দক্ষতা বাড়ায়, মহাকাশ আবিষ্কারের প্রচেষ্টাকে উল্লেখযোগ্যভাবে এগিয়ে নিয়ে যায়।

অসংখ্য সুবিধা থাকা সত্ত্বেও, AI-চালিত স্যাটেলাইটগুলির বিকাশ এবং স্থাপনে চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে:

• Limited Compute Power: স্যাটেলাইটগুলিকে কম-পাওয়ার, রেডিয়েশন-হার্ডেন্ড চিপগুলিতে কাজ করতে হয়, যা AI ক্ষমতাগুলিকে সীমাবদ্ধ করে।
• Harsh Space Environment: রেডিয়েশন এক্সপোজার হার্ডওয়্যার ত্রুটির ঝুঁকি তৈরি করে।
• Security Threats: মহাকাশে বাহ্যিক কোড আপলিঙ্ক এবং এক্সিকিউট করার জন্য সাইবার আক্রমণ প্রতিরোধের জন্য সতর্ক ব্যবস্থাপনার প্রয়োজন।
• Cost and Development Time: AI-সামঞ্জস্যপূর্ণ স্যাটেলাইট হার্ডওয়্যার তৈরি, পরীক্ষা এবং বৈধকরণ একটি ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া।
• Adaptability Requirements: কক্ষপথে স্থাপন করা AI মডেলগুলিকে অবশ্যই অত্যন্ত অভিযোজনযোগ্য হতে হবে, ন্যূনতম আপডেটের সাথে কাজ করতে হবে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে নতুন পরিস্থিতিতে সামঞ্জস্য করতে হবে।

AI আনলকড: ChatGPT-তে পুনরাবৃত্তিমূলক শব্দগুচ্ছ নির্মূল করা

AI বিষয়বস্তু তৈরিতে একটি মূল্যবান হাতিয়ার হতে পারে, লেখা, ব্রেইনস্টর্মিং, স্বচ্ছতা উন্নত করা, কাঠামো পরিমার্জন করা এবং সামগ্রিক পঠনযোগ্যতা বাড়াতে সহায়তা করে। যাইহোক, AI-জেনারেটেড টেক্সটের একটি সাধারণ সমস্যা হল পুনরাবৃত্তিমূলক শব্দ পছন্দের কারণে সূত্রবদ্ধ ভাষার প্রবণতা। তাজা, প্রভাবশালী বার্তা সরবরাহ করার পরিবর্তে, AI প্রায়শই পরিচিত প্যাটার্নের উপর নির্ভর করে, কার্যকারিতা এবং মৌলিকতা হ্রাস করে।

“delve,” “tapestry,” “vibrant,” “landscape,” “realm,” “embark,” “excels,” “It’s important to note…,” এবং “A testament to…,”-এর মতো অত্যধিক ব্যবহৃত শব্দ এবং শব্দগুচ্ছগুলি AI-জেনারেটেড সামগ্রীর গুণমানকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে। প্রোডাক্ট মার্কেটারদের জন্য, এই পুনরাবৃত্তি মেসেজিংকে কম আকর্ষক করে তুলতে পারে, দর্শকের সম্পৃক্ততা কমাতে পারে, ব্র্যান্ডের পার্থক্যকে দুর্বল করতে পারে এবং একটি জনাকীর্ণ বাজারে অন্তর্দৃষ্টি এবং কৌশলগত মেসেজিংকে আলাদা হতে বাধা দিতে পারে।

ChatGPT-এর মেমরি ফিচার ব্যবহার করে, এই সমস্যাটি প্রশমিত করা এবং অত্যধিক ব্যবহৃত শব্দ এবং শব্দগুচ্ছগুলি নির্মূল করা সম্ভব। এই ফিচারটি কার্যকরভাবে ব্যবহার করার উপায় এখানে:

অ্যাক্সেস: ChatGPT-কে এর ওয়েবসাইট বা মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যেতে পারে।

সুবিধা:

• বর্ধিত মৌলিকতা: নিশ্চিত করে যে AI-জেনারেটেড সামগ্রী কম রোবোটিক এবং আরও বেশি মানুষের মতো মনে হয়।
• উন্নত ব্র্যান্ড মেসেজিং: জেনেরিক শব্দগুচ্ছ এড়িয়ে যায় যা ব্র্যান্ডের পার্থক্যকে দুর্বল করে।
• বর্ধিত সম্পৃক্ততা: অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে আরও কার্যকর যোগাযোগকে উৎসাহিত করে।

উদাহরণ: প্রোডাক্ট মার্কেটিং কন্টেন্ট জেনারেশন

একজন প্রোডাক্ট মার্কেটারকে একটি নতুন প্রোডাক্ট লঞ্চের জন্য বিষয়বস্তু খসড়া করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছে। ChatGPT-কে একটি প্রাথমিক অনুরোধের ফলে “delving into an intricate landscape of innovation…”-এর মতো পুনরাবৃত্তিমূলক এবং জেনেরিক শব্দগুচ্ছে ভরা একটি প্রতিক্রিয়া হতে পারে, যা মেসেজিংকে অনুপ্রাণিত করে না।

আরও আকর্ষক এবং অনন্য বিষয়বস্তু তৈরি করতে, মার্কেটার এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করতে পারেন:

1. প্রম্পট সেট আপ করা: মার্কেটার স্পষ্টভাবে ChatGPT-কে নির্দেশ দেন: “দয়া করে নিম্নলিখিত শব্দগুলি এড়িয়ে চলুন: delve, tapestry, vibrant, landscape, realm, embark, excels। এটি মেমরিতে রাখুন।” এটি ChatGPT-কে তার প্রতিক্রিয়াগুলিতে সক্রিয়ভাবে এই শব্দগুলিকে ফিল্টার করার নির্দেশ দেয়।
2. অবিরাম মেমরি ব্যবহার করা: “এটি মেমরিতে রাখুন” শব্দগুচ্ছটি নিশ্চিত করে যে ChatGPT একাধিক ইন্টারঅ্যাকশন জুড়ে এই নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী বজায় রাখে। এটি নির্দিষ্ট শব্দ এবং শব্দগুচ্ছগুলির অবিরাম পরিহারকে সক্ষম করে। ChatGPT টেক্সট তৈরি করার আগে তার মেমরি পরীক্ষা করবে এবং মনোনীত শব্দগুলি এড়াতে নির্দেশাবলী মেনে চলবে।
3. ম্যানুয়াল পর্যালোচনা: প্রতিক্রিয়া তৈরি করার পরে, মার্কেটার কোনও অবশিষ্ট অপ্রয়োজনীয়তার জন্য বিষয়বস্তুটি পর্যালোচনা করেন এবং স্বচ্ছতা এবং প্রভাবের জন্য ভাষাটি সূক্ষ্ম-টিউন করেন।

কার্যকারিতা:

• প্রম্পট কাস্টমাইজেশন: নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী AI-এর আউটপুটকে আকার দিতে সাহায্য করে।
• মেমরি রিটেনশন: ChatGPT কথোপকথন জুড়ে শব্দ-পরিহারের নিয়মগুলি সংরক্ষণ এবং অনুসরণ করতে পারে।
• ম্যানুয়াল রিফাইনমেন্ট: একটি চূড়ান্ত মানব সম্পাদনা স্বচ্ছতা এবং সত্যতা নিশ্চিত করে।

দ্রষ্টব্য: এই বিভাগে উপস্থাপিত সরঞ্জাম এবং বিশ্লেষণগুলি অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার উপর ভিত্তি করে এবং স্পষ্ট মান প্রদর্শন করে। সুপারিশগুলি স্বাধীন এবং টুল নির্মাতাদের দ্বারা প্রভাবিত নয়।

অতিরিক্ত AI সংবাদ এবং উন্নয়ন

• AI-চালিত স্মার্টফোনের উত্থান: Deutsche Telekom বার্সেলোনায় মোবাইল ওয়ার্ল্ড কংগ্রেস 2025-এ একটি Perplexity সহকারী সমন্বিত একটি AI-চালিত স্মার্টফোন চালু করার পরিকল্পনার কথা ঘোষণা করেছে। এই সহকারীটি ট্যাক্সি অর্ডার করা, টেবিল রিজার্ভ করা, রিয়েল-টাইমে ভাষা অনুবাদ করা এবং ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মতো দৈনন্দিন কাজগুলিকে সহজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সংস্থাটি এটিকে একটি ভার্চুয়াল সহকারী হিসাবে কল্পনা করে যা লক্ষ লক্ষ গ্রাহককে ইমেল লেখা, কল শুরু করা, টেক্সট সংক্ষিপ্ত করা এবং ক্যালেন্ডার পরিচালনা করে সমর্থন করবে। AI ফোনটি তার কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য Google Cloud AI, ElevenLabs এবং Picsart-কে সংহত করবে এবং এটি এই বছরের শেষের দিকে চালু হওয়ার কথা রয়েছে। Glance, একটি InMobi ইউনিট, এবং Google Cloud এছাড়াও স্মার্টফোন লক স্ক্রিন এবং অ্যাম্বিয়েন্ট টিভি স্ক্রিনে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বাড়ানোর জন্য ভোক্তা-মুখী AI অ্যাপ্লিকেশন বিকাশের জন্য Google-এর AI মডেলগুলিকে কাজে লাগানোর জন্য একটি সহযোগিতার ঘোষণা করেছে। Glance বর্তমানে বিশ্বব্যাপী 450 মিলিয়নেরও বেশি Android-ভিত্তিক স্মার্টফোনকে পাওয়ার দেয়।

• সরকারি খাতে সাইবার ঘটনার হ্রাস: Kaspersky Managed Detection and Response (MDR) বিশ্লেষক প্রতিবেদনের সর্বশেষ তথ্য অনুযায়ী, 2024 সালে সরকারি ও উন্নয়ন শিল্পে সরাসরি মানুষের সম্পৃক্ততা জড়িত উচ্চ-গুরুত্বের ঘটনা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে। তবে, খাদ্য, আইটি, টেলিকম এবং শিল্প খাতে এই ধরনের ঘটনা বৃদ্ধি পেয়েছে।

• OpenAI-এর Sora-কে ChatGPT-তে সংহত করার পরিকল্পনা: OpenAI তার AI ভিডিও জেনারেশন টুল, Sora-কে সরাসরি ChatGPT-তে সংহত করার জন্য কাজ করছে। বর্তমানে, Sora শুধুমাত্র একটি ডেডিকেটেড ওয়েব অ্যাপের মাধ্যমে উপলব্ধ, যা ব্যবহারকারীদের 20 সেকেন্ড পর্যন্ত সিনেমাটিক ক্লিপ তৈরি করতে দেয়। OpenAI Sora দ্বারা চালিত একটি AI ইমেজ জেনারেটরও তৈরি করছে।