মাইক্রোসফট রিসার্চ এলএলএম-এ জ্ঞান যোগ করার নতুন উপায় উন্মোচন করেছে

জ্ঞানের একত্রীকরণের জন্য একটি নতুন আর্কিটেকচার

মাইক্রোসফটের গবেষণা বিভাগ বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs)-এ বাহ্যিক জ্ঞানকে সংযুক্ত করার একটি যুগান্তকারী পদ্ধতির সূচনা করেছে। এই উদ্ভাবনী সিস্টেমটির নাম দেওয়া হয়েছে Knowledge Base-Augmented Language Models (KBLaM), এটি একটি “প্লাগ-অ্যান্ড-প্লে” দর্শন গ্রহণ করে, যা পূর্ব-বিদ্যমান মডেলগুলিতে পরিবর্তন করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে। এটি প্রচলিত কৌশলগুলি থেকে একটি উল্লেখযোগ্য প্রস্থান, যা জ্ঞান বৃদ্ধির জন্য আরও সুव्यवস্থিত এবং দক্ষ পদ্ধতির প্রস্তাব দেয়।

প্রথাগত পদ্ধতি থেকে প্রস্থান

বর্তমান পদ্ধতিগুলি, যেমন Retrieval-Augmented Generation (RAG) এবং In-Context Learning, সাধারণত বাহ্যিক তথ্য অ্যাক্সেস এবং অন্তর্ভুক্ত করার জন্য পৃথক পুনরুদ্ধার ব্যবস্থার উপর নির্ভর করে। KBLaM, বিপরীতে, এই বাহ্যিক সিস্টেমগুলিকে এড়িয়ে যায়। এটি চতুরতার সাথে জ্ঞানকে ভেক্টর জোড়ায় রূপান্তরিত করে, একটি অভিনব কৌশলের মাধ্যমে মডেলের মূল আর্কিটেকচারে নির্বিঘ্নে সেগুলিকে সংযুক্ত করে। মাইক্রোসফট এই কৌশলটিকে “রেকট্যাঙ্গুলার অ্যাটেনশন” নামে অভিহিত করেছে।

মডেলের মধ্যেই জ্ঞানের এই সরাসরি একত্রীকরণ, বাহ্যিক পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়াগুলিকে বাইপাস করে, উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত এবং আরও দক্ষ প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। এটি প্রথাগত সিস্টেমগুলির তুলনায় একটি মূল সুবিধা, যেগুলি প্রায়শই বাহ্যিক ডাটাবেসগুলি অনুসন্ধান করার প্রয়োজনের কারণে বিলম্ব এবং গণনামূলক ওভারহেডের শিকার হয়।

কোয়াড্রেটিক স্কেলিং সমস্যার সমাধান

বিদ্যমান RAG সিস্টেমগুলি প্রায়শই একটি কোয়াড্রেটিক স্কেলিং সমস্যা দ্বারা বাধাপ্রাপ্ত হয়, যা তাদের সেলফ-অ্যাটেনশন মেকানিজমের একটি অন্তর্নিহিত পরিণতি। এই মেকানিজমের জন্য প্রতিটি টোকেনকে অন্য প্রতিটি টোকেনের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে হয়, যার ফলে ইনপুট আকার বাড়ার সাথে সাথে গণনামূলক চাহিদার সূচকীয় বৃদ্ধি ঘটে।

উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি পরিস্থিতি বিবেচনা করুন যেখানে একটি নলেজ বেস থেকে ১,০০০ টোকেন প্রসঙ্গে উপস্থাপন করা হয়েছে। মডেলটিকে তখন এক মিলিয়ন টোকেন জোড়া প্রক্রিয়া করতে বাধ্য করা হয়। যদি টোকেনের সংখ্যা ১০,০০০-এ উন্নীত হয়, তাহলে গণনার বোঝা ১০০ মিলিয়ন ইন্টারঅ্যাকশনে বিস্ফোরিত হয়। এই কোয়াড্রেটিক স্কেলিং দ্রুত একটি প্রতিবন্ধকতা হয়ে ওঠে, বৃহৎ নলেজ বেস সহ RAG সিস্টেমের ব্যবহারিক প্রয়োগযোগ্যতাকে সীমিত করে।

রেকট্যাঙ্গুলার অ্যাটেনশনের কার্যকারিতা

KBLaM দক্ষতার সাথে এই গণনামূলক জটিলতাকে এড়িয়ে যায়। এর উদ্ভাবনী “রেকট্যাঙ্গুলার অ্যাটেনশন” মেকানিজম ব্যবহারকারীর ইনপুটকে সমস্ত জ্ঞানের টোকেন অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয়, তবে গুরুত্বপূর্ণভাবে, এই জ্ঞানের টোকেনগুলি একে অপরের সাথে বা ইনপুটের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে না। এই কৌশলগত নকশা পছন্দের কারণে স্কেলেবিলিটির উপর গভীর প্রভাব ফেলে।

নলেজ বেস প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে প্রয়োজনীয় গণনামূলক ক্ষমতা কেবল লিনিয়ারলি বৃদ্ধি পায়, যা প্রথাগত পদ্ধতির কোয়াড্রেটিক স্কেলিংয়ের সম্পূর্ণ বিপরীত। KBLaM-এর পেছনের গবেষকরা দাবি করেছেন যে একটি একক GPU আরামে ১০,০০০-এর বেশি নলেজ ট্রিপল পরিচালনা করতে পারে, যা প্রায় ২০০,০০০ টোকেনের সমতুল্য। এটি জ্ঞানের একত্রীকরণের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি।

আশাব্যঞ্জক পরীক্ষামূলক ফলাফল

KBLaM-এর প্রাথমিক পরীক্ষায় উৎসাহজনক ফলাফল পাওয়া গেছে। প্রায় ২০০টি জ্ঞানের আইটেম জড়িত পরীক্ষায়, KBLaM প্রচলিত মডেলগুলির তুলনায়হ্যালুসিনেশন - মিথ্যা বা অর্থহীন তথ্য তৈরি করা - কমানোর ক্ষেত্রে একটি উন্নত ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে।

আরও, KBLaM এমন প্রশ্নগুলির উত্তর দেওয়া থেকে বিরত থাকার একটি বৃহত্তর প্রবণতা প্রদর্শন করেছে, যেগুলির জন্য এটির পর্যাপ্ত তথ্য ছিল না। এই “এপিস্টেমিক হিউমিলিটি” LLM-গুলির মধ্যে একটি আকাঙ্খিত বৈশিষ্ট্য, কারণ এটি নির্ভুলতা এবং বিশ্বাসযোগ্যতাকে প্রচার করে।

KBLaM-এর আরেকটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল এর উন্নত স্বচ্ছতা। ইন-কনটেক্সট লার্নিংয়ের বিপরীতে, KBLaM সহজেই নির্দিষ্ট জ্ঞানের উপাদানগুলিকে সংশ্লিষ্ট টোকেনগুলির সাথে লিঙ্ক করতে পারে, যা মডেলের যুক্তি প্রক্রিয়ার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

ওপেন সোর্স প্রাপ্যতা এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা

KBLaM-এর কোড এবং ডেটাসেটগুলি GitHub-এ সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ করা হয়েছে, যা সম্প্রদায়ের মধ্যে সহযোগিতা এবং আরও গবেষণাকে উৎসাহিত করে। সিস্টেমটি Meta-এর Llama 3 এবং Microsoft-এর নিজস্ব Phi-3 সহ বেশ কয়েকটি বহুল ব্যবহৃত মডেলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Hugging Face Transformers-এর জন্য সমর্থন প্রসারিত করার পরিকল্পনাও রয়েছে, যা LLM তৈরি এবং স্থাপনের জন্য একটি জনপ্রিয় প্ল্যাটফর্ম।

যদিও প্রাথমিক ফলাফলগুলি আশাব্যঞ্জক, গবেষকরা জোর দিয়েছেন যে KBLaM এখনও ব্যাপক স্থাপনার জন্য উপযুক্ত নয়। এটি সহজবোধ্য প্রশ্ন-উত্তর পরিস্থিতি পরিচালনায় পারদর্শী, তবে আরও জটিল যুক্তির কাজগুলি মোকাবেলা করার জন্য আরও উন্নয়নের প্রয়োজন।

কনটেক্সট উইন্ডোর প্যারাডক্স এবং RAG-এর উত্থান

LLM-গুলি একটি আকর্ষণীয় প্যারাডক্সের মুখোমুখি: তাদের কনটেক্সট উইন্ডো - একবারে তারা যে পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে - ক্রমাগত প্রসারিত হচ্ছে, তবুও এই বর্ধিত ডেটার পরিমাণ নির্ভরযোগ্যভাবে প্রক্রিয়া করা একটি কঠিন চ্যালেঞ্জ হিসাবে রয়ে গেছে।

এই চ্যালেঞ্জটি Retrieval-Augmented Generation (RAG)-কে একটি যুক্তিসঙ্গত মাত্রার নির্ভরযোগ্যতার সাথে মডেলে নির্দিষ্ট তথ্য ইনজেক্ট করার জন্য পছন্দের সমাধান হিসাবে সামনের দিকে এগিয়ে নিয়ে এসেছে। RAG সিস্টেমগুলি মধ্যস্থতাকারী হিসাবে কাজ করে, বাহ্যিক উত্স থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করে এবং LLM-এ সরবরাহ করে, যার ফলে এর জ্ঞান এবং নির্ভুলতা বৃদ্ধি পায়।

KBLaM: একটি সম্ভাব্য প্যারাডাইম শিফট

যাইহোক, KBLaM একটি বাধ্যতামূলক বিকল্প উপস্থাপন করে, যা একটি সম্ভাব্য আরও দক্ষ এবং মার্জিত পথের ইঙ্গিত দেয়। মডেলের আর্কিটেকচারে সরাসরি জ্ঞানকে একত্রিত করে, KBLaM দ্রুত, আরও স্কেলযোগ্য এবং আরও স্বচ্ছ জ্ঞান-সমৃদ্ধ LLM-এর সম্ভাবনা সরবরাহ করে।

KBLaM-এর মেকানিজমের গভীরে

KBLaM-এর মূল উদ্ভাবনটি তার “রেকট্যাঙ্গুলার অ্যাটেনশন” মেকানিজমের মধ্যে নিহিত। এটি বোঝার জন্য, প্রথমে অনেকগুলি LLM দ্বারা ব্যবহৃত স্ট্যান্ডার্ড সেলফ-অ্যাটেনশন মেকানিজম বিবেচনা করা সহায়ক।

সেলফ-অ্যাটেনশনে, ইনপুট সিকোয়েন্সের প্রতিটি টোকেন নিজের সহ অন্য প্রতিটি টোকেনের প্রতি মনোযোগ দেয়। এটি মডেলটিকে ইনপুটের বিভিন্ন অংশের মধ্যে সম্পর্ক ক্যাপচার করতে দেয়, তবে এটি উপরে উল্লিখিত কোয়াড্রেটিক স্কেলিং সমস্যার দিকেও পরিচালিত করে।

রেকট্যাঙ্গুলার অ্যাটেনশন, বিপরীতে, অ্যাটেনশন প্রক্রিয়াটিকে দুটি স্বতন্ত্র অংশে বিভক্ত করে:

১. ইউজার ইনপুট অ্যাটেনশন: ব্যবহারকারীর ইনপুট সমস্ত নলেজ টোকেনের প্রতি মনোযোগ দেয়, যা মডেলটিকে নলেজ বেস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য অ্যাক্সেস করতে দেয়।
২. নলেজ টোকেন অ্যাটেনশন: নলেজ টোকেনগুলি একে অপরের প্রতি বা ব্যবহারকারীর ইনপুটের প্রতি মনোযোগ দেয় না। এটি KBLaM-এর দক্ষতার চাবিকাঠি।

নলেজ টোকেনগুলির মধ্যে ইন্টারঅ্যাকশন প্রতিরোধ করে, KBLaM প্রয়োজনীয় গণনার সংখ্যা হ্রাস করে। এটি মডেলটিকে নলেজ বেসের আকারের সাথে লিনিয়ারলি স্কেল করার অনুমতি দেয়, যার ফলে বিপুল পরিমাণ বাহ্যিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করা সম্ভব হয়।

সরাসরি জ্ঞান একত্রীকরণের সুবিধা

মডেলের আর্কিটেকচারে জ্ঞানের সরাসরি একত্রীকরণ বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে:

• হ্রাসকৃত বিলম্ব: যেহেতু KBLaM বাহ্যিক পুনরুদ্ধার সিস্টেমের উপর নির্ভর করে না, তাই এটি RAG-ভিত্তিক মডেলগুলির চেয়ে অনেক দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে।
• উন্নত দক্ষতা: KBLaM-এর লিনিয়ার স্কেলিং এটিকে প্রথাগত পদ্ধতির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে আরও গণনামূলকভাবে দক্ষ করে তোলে।
• বর্ধিত স্বচ্ছতা: KBLaM জ্ঞানকে নির্দিষ্ট টোকেনগুলির সাথে লিঙ্ক করতে পারে, যা মডেলটি কীভাবে তার উত্তরে পৌঁছেছে তা বোঝা সহজ করে তোলে।
• হ্রাসকৃত হ্যালুসিনেশন: KBLaM মিথ্যা বা অর্থহীন তথ্য তৈরি করা এড়াতে একটি বৃহত্তর ক্ষমতা দেখিয়েছে।

সীমাবদ্ধতা এবং ভবিষ্যত গবেষণা

যদিও KBLaM একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে, তবে এর বর্তমান সীমাবদ্ধতাগুলি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ:

• জটিল যুক্তি: KBLaM বর্তমানে সহজবোধ্য প্রশ্ন-উত্তর কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। আরও জটিল যুক্তির পরিস্থিতিতে এর ক্ষমতা প্রসারিত করার জন্য আরও গবেষণা প্রয়োজন।
• জ্ঞানের উপস্থাপনা: KBLaM-এর বর্তমান বাস্তবায়ন নলেজ ট্রিপল ব্যবহার করে, যা সমস্ত ধরণের জ্ঞানের জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে। বিকল্প জ্ঞানের উপস্থাপনা ফর্ম্যাটগুলি অন্বেষণ করা ভবিষ্যতের কাজের একটি ক্ষেত্র।
• বাস্তব-বিশ্বে স্থাপন: KBLaM এখনও একটি গবেষণা প্রকল্প এবং এখনও ব্যাপক স্থাপনার জন্য প্রস্তুত নয়। বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহার করার আগে আরও পরীক্ষা এবং পরিমার্জন প্রয়োজন।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে বৃহত্তর প্রভাব

KBLaM-এর বিকাশের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) বিস্তৃত ক্ষেত্রের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে। এটি এমন LLM তৈরির দিকে একটি পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে যা কেবল শক্তিশালী নয়, এছাড়াও:

• আরও জ্ঞানবান: বিপুল পরিমাণ বাহ্যিক জ্ঞানকে দক্ষতার সাথে একত্রিত করে, KBLaM LLM-এর বাস্তবিক নির্ভুলতা এবং ব্যাপকতা বাড়াতে পারে।
• আরও নির্ভরযোগ্য: KBLaM-এর হ্রাসকৃত হ্যালুসিনেশন হার এবং বর্ধিত স্বচ্ছতা বৃহত্তর নির্ভরযোগ্যতা এবং বিশ্বাসযোগ্যতায় অবদান রাখে।
• আরও স্কেলযোগ্য: KBLaM-এর লিনিয়ার স্কেলিং LLM তৈরির সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে যা সত্যিকারের বিশাল পরিমাণ তথ্য পরিচালনা করতে পারে।

KBLaM এবং অনুরূপ পদ্ধতির চলমান গবেষণা এবং বিকাশ LLM এবং নলেজ বেসের মধ্যেকার লাইনগুলিকে আরও অস্পষ্ট করার প্রতিশ্রুতি দেয়, যা বুদ্ধিমান এবং গভীরভাবে অবগত উভয় ধরনের AI সিস্টেমের একটি নতুন প্রজন্মের পথ প্রশস্ত করে। প্রকল্পটির ওপেন-সোর্স প্রকৃতি সহযোগিতা উৎসাহিত করে এবং এই উত্তেজনাপূর্ণ ক্ষেত্রে উদ্ভাবনের গতি বাড়ায়।