মাইক্রোসফট রিসার্চ ফি-৪ নামে একটি ১৪ বিলিয়ন প্যারামিটারের ছোট ভাষা মডেল উন্মোচন করেছে, যা জটিল গাণিতিক যুক্তির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই মডেলটি প্রথমে Azure AI Foundry-তে পাওয়া গেলেও, সম্প্রতি MIT লাইসেন্সের অধীনে Hugging Face-এ উন্মুক্ত করা হয়েছে।
ফি-৪ এর উদ্ভাবন:
মাইক্রোসফটের মতে, ফি-৪ গাণিতিক যুক্তিতে সমতুল্য এবং বৃহত্তর মডেলগুলির চেয়েও ভালো পারফর্ম করে। এর কারণ হল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত কিছু উদ্ভাবনী কৌশল, যেমন:
- সিনথেটিক ডেটা প্রি-ট্রেনিং এবং মিড-ট্রেনিং: সিনথেটিক ডেটা ব্যবহার করে প্রি-ট্রেনিং এবং মিড-ট্রেনিং করা হয়েছে, যা মডেলকে আরও গঠনমূলক শিক্ষার পথ দেখায়।
- অর্গানিক ডেটা ব্যবস্থাপনা: প্রশিক্ষণের ডেটার গুণমান নিশ্চিত করার জন্য অর্গানিক ডেটা বিশেষভাবে তৈরি ও বাছাই করা হয়েছে।
- নতুন পোস্ট-ট্রেনিং স্কিম: নতুন পোস্ট-ট্রেনিং পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেলের কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করা হয়েছে।
এই উদ্ভাবনগুলির কারণে, ফি-৪ স্টেম-ভিত্তিক প্রশ্ন-উত্তর দেওয়ার ক্ষেত্রে তার শিক্ষক মডেল জিপিটি-4o কেও ছাড়িয়ে গেছে।
সিনথেটিক ডেটার সুবিধা:
বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) প্রশিক্ষণে সিনথেটিক ডেটা ব্যবহার করা নতুন নয়, তবে ফি মডেলে এর ব্যবহার বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। মাইক্রোসফট জানিয়েছে যে সিনথেটিক ডেটা কোনো সস্তা বিকল্প নয়, বরং এটি অর্গানিক ডেটার চেয়েও বেশি সুবিধা দেয়:
- আরও প্রগতিশীল শিক্ষার পথ: সিনথেটিক ডেটা এলএলএমকে ধাপে ধাপে শিখতে সাহায্য করে, যা সমস্যা থেকে শুরু করে সমাধান পর্যন্ত যুক্তি প্রক্রিয়া বুঝতে সহজ করে।
- যুক্তির পরিবেশের সাথে ভালভাবে সারিবদ্ধ: অর্গানিক ডেটাতে সমস্যা এবং সমাধান উভয়ই থাকে, তবে সিনথেটিক ডেটা যুক্তির প্রতিটি ধাপ বিস্তারিতভাবে দেখায়, যা বাস্তব যুক্তির পরিবেশের সাথে আরও বেশি সামঞ্জস্যপূর্ণ।
সতর্কতার সাথে তৈরি অর্গানিক ডেটা:
সিনথেটিক ডেটার পাশাপাশি, মাইক্রোসফট সতর্কতার সাথে তৈরি অর্গানিক ডেটাও ব্যবহার করেছে, যেখানে পাবলিক ওয়েবসাইট এবং বহিরাগত ডেটাসেট থেকে সংগৃহীত কয়েক কোটি উচ্চমানের গণিতের সমস্যা ও সমাধান রয়েছে। যেসব ক্ষেত্রে সঠিক সমাধান দেওয়া ছিল না, সেখানে তারা সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটের মাধ্যমে সমাধান তৈরি করেছে। এছাড়াও, তারা একাডেমিক পেপার, শিক্ষা ফোরাম এবং প্রোগ্রামিং টিউটোরিয়াল থেকেও ডেটা সংগ্রহ করেছে।
মাইক্রোসফট সিনথেটিক ডেটা তৈরির ক্ষেত্রে উচ্চমানের প্রাকৃতিক ডেটার গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছে। তারা বলেছে যে সামান্য ভুলও সিনথেটিক ডেটার গুণমান কমিয়ে দিতে পারে। তাই, তারা নেট ডেটা ব্যবস্থাপনার উপর বিশেষ মনোযোগ দিয়েছে।
ফি-৪ এর পোস্ট-ট্রেনিং পর্যায়:
ফি-৪ এর পোস্ট-ট্রেনিং পর্যায়টি এটিকে একটি নির্ভরযোগ্য এআই সহকারী হিসেবে গড়ে তোলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই পর্যায়ে নিম্নলিখিত ধাপগুলি অন্তর্ভুক্ত:
- ফাইন-টিনিং: গণিত, কোডিং, যুক্তি, কথোপকথন, মডেলের পরিচয় এবং নিরাপত্তা সহ বিভিন্ন ক্ষেত্র থেকে তৈরি উচ্চমানের ডেটা ব্যবহার করে মডেলটিকে ফাইন- টিউন করা হয়েছে।
- ডিরেক্ট প্রেফারেন্স অপটিমাইজেশন (DPO): মডেলটিকে মানুষের পছন্দের সাথে আরও ভালভাবে সারিবদ্ধ করতে এবং অবাঞ্ছিত আচরণ দূর করতে দুটি DPO ধাপ অনুসরণ করা হয়েছে।
- পিভোটাল টোকেন সার্চ: প্রথম ধাপে, মাইক্রোসফট পিভোটাল টোকেন সার্চ নামক একটি নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে পছন্দসই/অপছন্দসই ফলাফলের জোড়া তৈরি করেছে।
- জিপিটি-4o বিচারক হিসাবে: দ্বিতীয় ধাপে, তারা জিপিটি-4o কে বিচারক হিসাবে ব্যবহার করে প্রতিটি ফলাফলের জোড়াকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক লেবেল দিয়েছে।
ফি-৪ এর মূল্যায়ন:
ফি-৪ কে ওপেনএআই-এর SIMPLE-EVALS ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়েছে এবং এটি Llama-3.1-405B-কে বিভিন্ন বেঞ্চমার্কে ছাড়িয়ে গেছে। এছাড়াও, এটি GPQA (স্নাতকোত্তর স্তরের STEM প্রশ্ন-উত্তর) এবং MATH (গণিত প্রতিযোগিতা) বেঞ্চমার্কেও তার শিক্ষক মডেল GPT-4o-কে ছাড়িয়ে গেছে।
ফি-৪ মডেলের প্রশিক্ষণ ডেটার বিস্তারিত বিবরণ:
মাইক্রোসফট ফি-৪ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সিনথেটিক ডেটা এবং নির্বাচিত বাস্তব ডেটার সমন্বয়ে একটি বিশেষ ডেটা কৌশল তৈরি করেছে। এই মিশ্রণটি মডেলের শেখার প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করে এবং গাণিতিক যুক্তিতে এটিকে আরও দক্ষ করে তোলে।
সিনথেটিক ডেটা তৈরি:
ফি-৪ এর প্রশিক্ষণে সিনথেটিক ডেটা একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। মাইক্রোসফট দল সিনথেটিক ডেটাকে শুধুমাত্র বাস্তব ডেটার বিকল্প হিসেবে দেখেনি, বরং এটিকে এমন একটি হাতিয়ার হিসেবে দেখেছে যা মডেলকে ধাপে ধাপে শিখতে সাহায্য করে। সিনথেটিক ডেটা তৈরির প্রক্রিয়াটি সাধারণত নিম্নলিখিত ধাপগুলি অনুসরণ করে:
- সমস্যা তৈরি: প্রথমে, পূর্বনির্ধারিত নিয়ম এবং টেমপ্লেট অনুসারে বিভিন্ন গাণিতিক সমস্যা তৈরি করা হয়। এই সমস্যাগুলি বিভিন্ন গাণিতিক ক্ষেত্র এবং কঠিনতার স্তরকে অন্তর্ভুক্ত করে, যাতে মডেলটি ভালোভাবে শিখতে পারে।
- ধাপে ধাপে সমাধান: প্রতিটি সমস্যার জন্য একটি ধাপে ধাপে সমাধান তৈরি করা হয়, যা সমস্যা থেকে শুরু করে চূড়ান্ত উত্তর পর্যন্ত যুক্তির প্রক্রিয়া বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করে। এই ধাপে ধাপে সমাধান শুধুমাত্র চূড়ান্ত উত্তরই দেয় না, বরং মধ্যবর্তী ধাপ এবং যুক্তির যুক্তিও দেখায়, যা মডেলকে সমস্যা সমাধানের প্রক্রিয়া বুঝতে সাহায্য করে।
- ডেটা বৃদ্ধি: ডেটার বৈচিত্র্য বাড়ানোর জন্য সিনথেটিক ডেটাকে বিভিন্নভাবে বাড়ানো হয়, যেমন সমস্যার শব্দ পরিবর্তন করা, সংখ্যা পরিবর্তন করা বা বিভিন্ন সমাধান পদ্ধতি ব্যবহার করা।
নির্বাচিত বাস্তব ডেটা:
সিনথেটিক ডেটা ছাড়াও, ফি-৪ এর প্রশিক্ষণে প্রচুর পরিমাণে নির্বাচিত বাস্তব ডেটা ব্যবহার করা হয়েছে। এই ডেটা বিভিন্ন পাবলিক ওয়েবসাইট, একাডেমিক পেপার, শিক্ষা ফোরাম এবং প্রোগ্রামিং টিউটোরিয়াল থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে, যার মধ্যে নিম্নলিখিত বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:
- গণিতের সমস্যা ও সমাধান: পাবলিক ওয়েবসাইট এবং বহিরাগত ডেটাসেট থেকে কয়েক মিলিয়ন উচ্চমানের গণিতের সমস্যা এবং তাদের সমাধান সংগ্রহ করা হয়েছে। এই সমস্যাগুলি বিভিন্ন গাণিতিক ক্ষেত্র এবং কঠিনতার স্তরকে অন্তর্ভুক্ত করে।
- একাডেমিক পেপার: মডেলের বোঝার ক্ষমতা এবং যুক্তির ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য প্রচুর একাডেমিক পেপার সংগ্রহ করা হয়েছে, যা গভীর গাণিতিক ধারণা এবং তত্ত্ব প্রদান করে।
- শিক্ষা ফোরাম: শিক্ষা ফোরাম থেকে শিক্ষার্থীদের জিজ্ঞাসা করা প্রশ্ন এবং বিশেষজ্ঞদের দেওয়া উত্তর সংগ্রহ করা হয়েছে, যা মডেলকে বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে গাণিতিক সমস্যা বুঝতে সাহায্য করে।
- প্রোগ্রামিং টিউটোরিয়াল: মডেলের প্রোগ্রামিং দক্ষতা বাড়ানোর জন্য বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ভাষা এবং অ্যালগরিদম সম্পর্কিত প্রচুর প্রোগ্রামিং টিউটোরিয়াল সংগ্রহ করা হয়েছে।
ডেটার গুণমান নিয়ন্ত্রণ:
মাইক্রোসফট ডেটার গুণমান নিয়ন্ত্রণের উপর বিশেষ মনোযোগ দিয়েছে, যাতে প্রশিক্ষণের ডেটা সঠিক এবং ধারাবাহিক থাকে। তারা নিম্নলিখিত পদক্ষেপ নিয়েছে:
- মানুষের দ্বারা পর্যালোচনা: কিছু গুরুত্বপূর্ণ ডেটাসেটের জন্য, ডেটার সঠিকতা এবং গুণমান নিশ্চিত করার জন্য মানুষের দ্বারা পর্যালোচনা করা হয়েছে।
- সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোট: যেসব সমস্যার সঠিক সমাধান দেওয়া ছিল না, সেসব ক্ষেত্রে সংখ্যাগরিষ্ঠ ভোটের মাধ্যমে সমাধান তৈরি করা হয়েছে, যা সঠিকতা বাড়াতে সাহায্য করে।
- ডেটা পরিষ্কারকরণ: সমস্ত ডেটা থেকে ডুপ্লিকেট, ভুল এবং অপ্রাসঙ্গিক ডেটা মুছে ফেলা হয়েছে।
পোস্ট-ট্রেনিং কৌশলগুলির বিস্তারিত বিশ্লেষণ:
ফি-৪ এর পোস্ট-ট্রেনিং পর্যায়টি এটিকে একটি নির্ভরযোগ্য এআই সহকারী হিসেবে গড়ে তোলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই পর্যায়ে প্রধানত ফাইন-টিউনিং এবং ডিরেক্ট প্রেফারেন্স অপটিমাইজেশন (DPO) অন্তর্ভুক্ত।
ফাইন-টিউনিং পর্যায়:
ফাইন-টিউনিং পর্যায়ের লক্ষ্য হল মডেলটিকে বিভিন্ন কাজ এবং ক্ষেত্রের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া। এই পর্যায়ে, মাইক্রোসফট নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলি থেকে তৈরি উচ্চমানের ডেটা ব্যবহার করেছে:
- গণিত: বিভিন্ন গাণিতিক সমস্যা এবং সমাধান, যা মডেলের গাণিতিক যুক্তির ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- কোডিং: বিভিন্ন প্রোগ্রামিং সমস্যা এবং সমাধান, যা মডেলের কোড তৈরি এবং বোঝার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- যুক্তি: বিভিন্ন লজিক্যাল যুক্তির সমস্যা, যা মডেলের লজিক্যাল চিন্তাভাবনার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- কথোপকথন: বিভিন্ন কথোপকথনের ডেটা, যা মডেলের স্বাভাবিক ভাষা বোঝা এবং তৈরি করার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- মডেলের পরিচয়: বিভিন্ন মডেলের পরিচয় বর্ণনা, যা মডেলের নিজের ক্ষমতা সম্পর্কে বোঝার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
- নিরাপত্তা: বিভিন্ন নিরাপত্তা সমস্যা এবং সমাধান, যা মডেলের নিরাপত্তা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ডিরেক্ট প্রেফারেন্স অপটিমাইজেশন (DPO) পর্যায়:
ডিরেক্ট প্রেফারেন্স অপটিমাইজেশন (DPO) পর্যায়ের লক্ষ্য হল মডেলের আচরণকে মানুষের পছন্দের সাথে আরও ভালোভাবে সারিবদ্ধ করা এবং অবাঞ্ছিত আচরণ দূর করা। এই পর্যায়ে দুটি ধাপ রয়েছে:
- পিভোটাল টোকেন সার্চ: প্রথম ধাপে, মাইক্রোসফট পিভোটাল টোকেন সার্চ নামক একটি নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে পছন্দসই/অপছন্দসই ফলাফলের জোড়া তৈরি করেছে। এই প্রযুক্তি মডেলের আউটপুট স্পেস অনুসন্ধান করে সেইসব মূল টোকেন খুঁজে বের করে যা পছন্দসই এবং অপছন্দসই আচরণের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে।
- জিপিটি-4o বিচারক হিসাবে: দ্বিতীয় ধাপে, তারা জিপিটি-4o কে বিচারক হিসাবে ব্যবহার করে প্রতিটি ফলাফলের জোড়াকে ইতিবাচক বা নেতিবাচক লেবেল দিয়েছে। জিপিটি-4o মানুষের পছন্দের ভিত্তিতে মডেলের আউটপুট মূল্যায়ন করতে সক্ষম, যা মডেলকে মানুষের পছন্দগুলি আরও ভালোভাবে শিখতে সাহায্য করে।
ফি-৪ এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন:
ফি-৪ এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য, মাইক্রোসফট ওপেনএআই-এর SIMPLE-EVALS ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করেছে। এই ফ্রেমওয়ার্কে বিভিন্ন বেঞ্চমার্ক রয়েছে যা বিভিন্ন কাজের উপর মডেলের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করতে পারে।
বেঞ্চমার্ক পরীক্ষা:
ফি-৪ নিম্নলিখিত বেঞ্চমার্ক পরীক্ষাগুলিতে খুব ভালো পারফর্ম করেছে:
- GPQA (স্নাতকোত্তর স্তরের STEM প্রশ্ন-উত্তর): এই বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায়, ফি-৪ তার শিক্ষক মডেল GPT-4o কে ছাড়িয়ে গেছে, যা STEM ক্ষেত্রে এর প্রশ্ন-উত্তর দেওয়ার ক্ষমতা প্রমাণ করে।
- MATH (গণিত প্রতিযোগিতা): এই বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায়, ফি-৪ তার শিক্ষক মডেল GPT-4o কে ছাড়িয়ে গেছে, যা জটিল গাণিতিক সমস্যা সমাধানে এর দক্ষতা প্রমাণ করে।
- অন্যান্য মডেলের সাথে তুলনা: বিভিন্ন বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায়, ফি-৪ Llama-3.1-405B কেও ছাড়িয়ে গেছে, যা এর সামগ্রিক কর্মক্ষমতা প্রমাণ করে।
কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ:
ফি-৪ এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন করে নিম্নলিখিত সিদ্ধান্তে আসা যায়:
- শক্তিশালী গাণিতিক যুক্তির ক্ষমতা: ফি-৪ গাণিতিক যুক্তির ক্ষেত্রে খুব ভালো পারফর্ম করেছে, যার কারণ হল এর প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত উদ্ভাবনী পদ্ধতি, যেমন সিনথেটিক ডেটা, নির্বাচিত বাস্তব ডেটা এবং পোস্ট-ট্রেনিং কৌশল।
- শিক্ষক মডেলকে ছাড়িয়ে যাওয়া: বিভিন্ন বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায়, ফি-৪ তার শিক্ষক মডেল GPT-4o কেও ছাড়িয়ে গেছে, যা প্রমাণ করে যে এর কর্মক্ষমতা শুধুমাত্র জ্ঞানের অনুকরণ নয়।
- অন্যান্য মডেলের সাথে তুলনা: ফি-৪ বিভিন্ন বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায় Llama-3.1-405B কেও ছাড়িয়ে গেছে, যা এর সামগ্রিক কর্মক্ষমতা প্রমাণ করে।
ফি-৪ এর প্রয়োগের সম্ভাবনা:
ফি-৪ একটি ছোট ভাষা মডেল যা জটিল গাণিতিক যুক্তির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এর ব্যাপক প্রয়োগের সম্ভাবনা রয়েছে। এটি নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে:
- শিক্ষা: এটি গণিতের শিক্ষক হিসাবে কাজ করতে পারে, যা শিক্ষার্থীদের গণিতের সমস্যা সমাধানে সাহায্য করতে পারে এবং ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষার অভিজ্ঞতা দিতে পারে।
- গবেষণা: এটি গবেষকদের গাণিতিক মডেলিং এবং ডেটা বিশ্লেষণে সাহায্য করতে পারে।
- প্রকৌশল: এটি প্রকৌশলীদের ডিজাইন এবং বিশ্লেষণে সাহায্য করতে পারে।
- ফিনান্স: এটি ফিনান্স বিশ্লেষকদের ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।
- অন্যান্য ক্ষেত্র: এটি এমন অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিতেও ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে জটিল গাণিতিক যুক্তির প্রয়োজন, যেমন স্বাস্থ্য, সরবরাহ এবং উৎপাদন।
উপসংহার:
মাইক্রোসফটের ফি-৪ এর আবির্ভাব ছোট ভাষা মডেলের গাণিতিক যুক্তির ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি। এর বিশেষ ডেটা প্রশিক্ষণ কৌশল এবং পোস্ট-ট্রেনিং পদ্ধতি এটিকে সমতুল্য এবং বৃহত্তর মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করতে সাহায্য করেছে। ফি-৪ এর Hugging Face এ উন্মুক্ত হওয়ার সাথে সাথে, এটি আরও বেশি গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য সুবিধা নিয়ে আসবে এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে এআই প্রযুক্তির ব্যবহারকে আরও উন্নত করবে।