কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্র ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে, এবং বৃহৎ ভাষার মডেল (LLM) উদ্ভাবনের অগ্রভাগে রয়েছে। এই মডেলগুলি মানব ভাষা বোঝা, তৈরি করা এবং ব্যবহার করতে ক্রমশ সক্ষম হচ্ছে, যা সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর উন্মুক্ত করে। তবে, একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে: LLM-কে অত্যন্ত দীর্ঘ এবং জটিল ইনপুটগুলির উপর কার্যকরভাবে যুক্তি দিতে সক্ষম করা। আলিবাবা গ্রুপ QwenLong-L1 প্রবর্তনের মাধ্যমে এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য এগিয়ে এসেছে, যা LLM-কে উন্নত দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তি ক্ষমতা দিয়ে শক্তিশালী করার জন্য ডিজাইন করা একটি নতুন কাঠামো। এই যুগান্তকারী উদ্ভাবনে এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি নতুন যুগের সূচনা করার সম্ভাবনা রয়েছে, যা AI কে বিশাল ডেটা থেকে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি আহরণ করতে সক্ষম করবে, যেমন জটিল কর্পোরেট ফাইলিং, বিস্তৃত আর্থিক বিবরণী এবং জটিল আইনি চুক্তি।
AI-তে দীর্ঘ-ফর্ম যুক্তির চ্যালেঞ্জ
বৃহৎ যুক্তিবাদী মডেলগুলির (LRM) সাম্প্রতিক অগ্রগতি, বিশেষ করে যেগুলি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) কৌশল ব্যবহার করে, তাদের সমস্যা সমাধানের ক্ষমতাগুলিতে যথেষ্ট উন্নতি এনেছে। গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে RL ফাইন-টিউনিংয়ের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত LRM গুলি মানুষের "ধীর চিন্তাভাবনার" মতো জ্ঞানীয় দক্ষতা প্রদর্শন করে, যা তাদের জটিল কাজগুলি মোকাবেলা করার জন্য অত্যাধুনিক কৌশল বিকাশ করতে দেয়। এর মধ্যে একটি ইচ্ছাকৃত এবং বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি জড়িত, যেখানে মডেলটি সতর্কতার সাথে তথ্য মূল্যায়ন করে, বিভিন্ন সম্ভাবনা বিবেচনা করে এবং শেষ পর্যন্ত একটি যুক্তিযুক্ত সমাধানে পৌঁছে।
LRM কর্মক্ষমতাতে অর্জিত অগ্রগতি প্রাথমিকভাবে তখনই দেখা যায় যখন মডেলগুলি তুলনামূলকভাবে ছোট টেক্সট নিয়ে কাজ করে, সাধারণত প্রায় ৪,000 টোকেন। তবে, আসল পরীক্ষা হল এই যুক্তিবাদী ক্ষমতাগুলিকে আরও দীর্ঘ প্রসঙ্গে প্রসারিত করা, যেমন ১,২০,000 টোকেন বা তার বেশি। এটি একটি কঠিন চ্যালেঞ্জ, কারণ দীর্ঘ-ফর্ম যুক্তির জন্য পুরো প্রসঙ্গটির একটি ব্যাপক ধারণা এবং বহু-পদক্ষেপ বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা প্রয়োজন। QwenLong-L1 এর নির্মাতারা জোর দিয়েছেন যে এই সীমাবদ্ধতা বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি গুরুতর বাধা তৈরি করে যেগুলির জন্য বাহ্যিক জ্ঞানের সাথে মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন, যেমন গভীর গবেষণা, যেখানে LRM গুলিকে জ্ঞান-ভিত্তিক পরিবেশ থেকে তথ্য সংগ্রহ এবং প্রক্রিয়াকরণ করতে হয়।
এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য, গবেষকরা এটিকে "দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তি RL" এর ধারণায় রূপ দিয়েছেন। স্বল্প-প্রসঙ্গ যুক্তির বিপরীতে, যা প্রায়শই মডেলের মধ্যে সঞ্চিত পূর্ব-বিদ্যমান জ্ঞানের উপর নির্ভর করে, দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তি RL এর জন্য দীর্ঘ ইনপুট থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্যের সঠিক পুনরুদ্ধার এবং গ্রাউন্ডিং প্রয়োজন। এর মানে হল মডেলটিকে বিশাল পরিমাণ টেক্সট থেকে বাছাই করতে, সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বিবরণগুলি সনাক্ত করতে এবং সেগুলিকে হাতের কাজের সাথে সংযুক্ত করতে সক্ষম হতে হবে। শুধুমাত্র এই তথ্য সফলভাবে অন্তর্ভুক্ত করার পরেই মডেলটি যুক্তির সুসংগত এবং যৌক্তিক চেইন তৈরি করতে পারে।
RL এর মাধ্যমে এই স্তরের দক্ষতা অর্জনের জন্য মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া একটি জটিল কাজ, যার ফলে প্রায়শই অদক্ষ শিক্ষা এবং অস্থির অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া দেখা যায়। মডেলগুলি অনুকূল সমাধানে পৌঁছাতে বা বিভিন্ন যুক্তিবাদী পথ অনুসন্ধান করার ক্ষমতা হারাতে পারে, যা তাদের সামগ্রিক কর্মক্ষমতাকে বাধা দেয়।
QwenLong-L1: একটি বহু-পর্যায়ের সমাধান
QwenLong-L1 একটি বিস্তৃত, বহু-পর্যায়ের পদ্ধতি সরবরাহ করে যা LRM গুলিকে স্বল্প-টেক্সট দক্ষতা থেকে দীর্ঘ প্রসঙ্গে দৃঢ় সাধারণীকরণে নির্বিঘ্নে রূপান্তরিত করার ক্ষমতা দিয়ে সজ্জিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই কাঠামোটি একটি সাবধানে কাঠামোগত প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বিদ্যমান স্বল্প-প্রসঙ্গ LRM গুলিকে উন্নত করে, যেখানে বেশ কয়েকটি মূল উপাদান অন্তর্ভুক্ত রয়েছেঃ
ওয়ার্ম-আপ সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিং (SFT): এই প্রাথমিক পর্যায়ে দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তির উদাহরণগুলির একটি কিউরেটেড ডেটাসেটের উপর মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। SFT এর উদ্দেশ্য হল একটি দৃঢ় ভিত্তি স্থাপন করা যার উপর মডেলটি তার দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তির দক্ষতা তৈরি করতে পারে। দীর্ঘ টেক্সট এবং সংশ্লিষ্ট যুক্তিবাদী কাজগুলির একটি বিভিন্ন পরিসরের সাথে মডেলটিকে উন্মুক্ত করে, SFT পর্যায় মডেলটিকে দীর্ঘ ইনপুট থেকে সঠিকভাবে তথ্য গ্রাউন্ড করতে, প্রসঙ্গ বোঝার মৌলিক ক্ষমতা বিকাশ করতে, যৌক্তিক যুক্তির চেইন তৈরি করতে এবং অর্থপূর্ণ উত্তরগুলি বের করতে সক্ষম করে।
কারিকুলাম-গাইডেড ফেজড RL: এই পর্যায় একাধিক ধাপের মাধ্যমে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য একটি পদ্ধতিগত, ধাপে ধাপে পদ্ধতি ব্যবহার করে, ধীরে ধীরে ইনপুট ডকুমেন্টের দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি করে। এই কারিকুলাম-গাইডেড পদ্ধতিটি সংক্ষিপ্ত থেকে ক্রমশ দীর্ঘ প্রসঙ্গে তার যুক্তিবাদী কৌশলগুলিকে স্থিরভাবে খাপ খাইয়ে নিতে মডেলটিকে সাহায্য করে, যা প্রায়শই খুব দীর্ঘ টেক্সটের উপর আকস্মিকভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় সম্মুখীন হওয়া অস্থিরতা হ্রাস করে। ধীরে ধীরে প্রশিক্ষণের ডেটার জটিলতা বাড়িয়ে, মডেলটি তথ্যের বিশাল পরিমাণে অভিভূত না হয়ে কার্যকরভাবে দীর্ঘ প্রসঙ্গগুলি পরিচালনা করতে শিখতে পারে।
ডিফিকাল্টি-অ্যাওয়ার রেট্রোস্পেক্টিভ স্যাম্পলিং: এই চূড়ান্ত প্রশিক্ষণ পর্যায়ে পূর্ববর্তী প্রশিক্ষণ পর্যায় থেকে চ্যালেঞ্জিং উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করা হয়, যা নিশ্চিত করে যে মডেলটি সবচেয়ে কঠিন সমস্যাগুলি থেকে শিখতে থাকে। এই কঠিন উদাহরণগুলিকে অগ্রাধিকার দিয়ে, মডেলটিকে আরও ভিন্ন এবং জটিল যুক্তিবাদী পথগুলি অন্বেষণ করতে উৎসাহিত করা হয়, যা শেষ পর্যন্ত দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তির কাজগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর পরিচালনা করার ক্ষমতাকে শক্তিশালী করে। এই রেট্রোস্পেক্টিভ স্যাম্পলিং কৌশলটি মডেলটিকে তার যুক্তিবাদী দক্ষতা পরিমার্জন করতে এবং স্থানীয় অপ্টিমাতে আটকে যাওয়া এড়াতে সাহায্য করে।
পুরস্কার ব্যবস্থা
এর কাঠামোগত প্রশিক্ষণ পদ্ধতি ছাড়াও, QwenLong-L1 একটি অত্যাধুনিক পুরস্কার ব্যবস্থা ব্যবহার করে যা নিয়ম-ভিত্তিক যাচাইকরণকে একটি "LLM-এজ-এ-জাজ" পদ্ধতির সাথে একত্রিত করে। স্বল্প-প্রসঙ্গ যুক্তির কাজগুলির জন্য প্রশিক্ষণ প্রায়শই কঠোর নিয়ম-ভিত্তিক পুরস্কারের উপর নির্ভর করে (যেমন, একটি গণিত সমস্যার সঠিক উত্তর), QwenLong-L1 একটি সংকর পুরস্কার ব্যবস্থা ব্যবহার করে যা দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তির সূক্ষ্মতাগুলির জন্য আরও নমনীয় এবং অভিযোজনযোগ্য।
নিয়ম-ভিত্তিক যাচাইকরণ সঠিকতা মানদণ্ড কঠোরভাবে মেনে চলা নিশ্চিত করে নির্ভুলতা নিশ্চিত করে। পুরস্কার ব্যবস্থার এই উপাদানটি মডেলের কর্মক্ষমতার একটি সুস্পষ্ট এবং বস্তুনিষ্ঠ পরিমাপ সরবরাহ করে, যা নিশ্চিত করে যে এটি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য উত্তর তৈরি করছে।
"LLM-এজ-এ-জাজ" মডেলটি তৈরি করা উত্তরের শব্দার্থিকতাকে গ্রাউন্ড ট্রুথের সাথে তুলনা করে, যা আরও নমনীয়তার অনুমতি দেয় এবং দীর্ঘ, সূক্ষ্ম ডকুমেন্টের সাথে মোকাবিলা করার সময় সঠিক উত্তরগুলি প্রকাশ করার বিভিন্ন উপায়ের আরও ভাল পরিচালনা করতে দেয়। পুরস্কার ব্যবস্থার এই উপাদানটি স্বীকার করে যে দীর্ঘ প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে একটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার একাধিক বৈধ উপায় থাকতে পারে এবং গ্রাউন্ড ট্রুথের সাথে শব্দার্থিকভাবে অনুরূপ উত্তর তৈরি করার জন্য মডেলটিকে পুরস্কৃত করে, এমনকি যদি সেগুলি অভিন্ন না হয়। এটি মডেলটিকে আরও সৃজনশীল এবং সূক্ষ্ম প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে উৎসাহিত করে।
QwenLong-L1 এর কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন
QwenLong-L1 এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করার জন্য, আলিবাবা দল ডকুমেন্ট প্রশ্ন-উত্তর (DocQA) ব্যবহার করে পুঙ্খানুপুঙ্খ মূল্যায়ন পরিচালনা করে। এই পরিস্থিতিটি বিশেষত এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক, যেখানে AI কে প্রায়শই জটিল প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ঘন ডকুমেন্টগুলি বুঝতে হয়। DocQA কাজগুলির মধ্যে একটি মডেলকে একটি ডকুমেন্ট এবং একটি প্রশ্ন সরবরাহ করা এবং ডকুমেন্টটির মধ্যে প্রশ্নের উত্তর সনাক্ত করতে বলা জড়িত। এর জন্য মডেলটিকে প্রশ্ন, ডকুমেন্ট এবং দুটির মধ্যে সম্পর্ক বুঝতে হয়।
সাতটি দীর্ঘ-প্রসঙ্গ DocQA বেঞ্চমার্কের উপর পরীক্ষামূলক ফলাফল QwenLong-L1 এর চিত্তাকর্ষক ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B এর উপর ভিত্তি করে তৈরি QWENLONG-L1-32B মডেলটি Anthropic এর Claude-3.7 Sonnet Thinking এর সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা অর্জন করেছে এবং OpenAI এর o3-mini এবং Qwen3-235B-A22B এর মতো মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। উপরন্তু, ছোট QWENLONG-L1-14B মডেলটি Google এর Gemini 2.0 Flash Thinking এবং Qwen3-32B কেও ছাড়িয়ে গেছে। এই ফলাফলগুলি দীর্ঘ এবং জটিল ডকুমেন্টগুলির উপর কার্যকরভাবে যুক্তি দেওয়ার জন্য LLM গুলিকে সক্ষম করায় QwenLong-L1 এর কার্যকারিতা তুলে ধরে।
বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে প্রাসঙ্গিক একটি মূল আবিষ্কার হল RL প্রশিক্ষণ মডেলের মধ্যে বিশেষ দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তিবাদী আচরণ বিকাশের দিকে পরিচালিত করে। QwenLong-L1 এর সাথে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি নিম্নলিখিত ক্ষেত্রগুলিতে উন্নত ক্ষমতা প্রদর্শন করে:
গ্রাউন্ডিং: একটি ডকুমেন্টের নির্দিষ্ট অংশের সাথে উত্তরের লিঙ্ক করা। এটি একটি দীর্ঘ টেক্সটের মধ্যে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্য সনাক্তকরণ এবং জিজ্ঞাসিত প্রশ্নের সাথে এটিকে সংযুক্ত করার মডেলের ক্ষমতা প্রদর্শন করে। কার্যকর গ্রাউন্ডিং নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে মডেলের উত্তরগুলি সঠিক এবং ডকুমেন্টের প্রমাণের দ্বারা ভালভাবে সমর্থিত।
সাবগোল সেটিং: জটিল প্রশ্নগুলিকে ছোট, আরও পরিচালনাযোগ্য উপ-প্রশ্নে বিভক্ত করা। এটি মডেলটিকে আরও কাঠামোগত এবং সুসংগঠিত পদ্ধতিতে জটিল যুক্তিবাদী কাজগুলির কাছে যেতে দেয়। টাস্কটিকে ছোট ছোট ধাপে বিভক্ত করে, মডেলটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য আরও সহজে সনাক্ত করতে এবং যুক্তির একটি সুসংগত এবং যৌক্তিক চেইন তৈরি করতে পারে।
ব্যাকট্র্যাকিং: যুক্তিবাদী প্রক্রিয়ার সময় স্ব-তৈরি ত্রুটিগুলি সনাক্ত করা এবং সংশোধন করা। এটি মডেলের স্ব-পর্যবেক্ষণ এবং তার যুক্তিবাদী প্রক্রিয়ায় সম্ভাব্য ভুলগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতা প্রদর্শন করে। এই ত্রুটিগুলি ব্যাকট্র্যাক করে এবং সংশোধন করে, মডেলটি নিশ্চিত করতে পারে যে তার চূড়ান্ত উত্তরটি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য।
যাচাইকরণ: নির্ভুলতা এবং সম্পূর্ণতা নিশ্চিত করতে তাদের উত্তরগুলি দুবার পরীক্ষা করা। এটি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য তথ্য সরবরাহ করার জন্য মডেলের প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে। তার উত্তরগুলি দুবার পরীক্ষা করে, মডেলটি কোনও অবশিষ্ট ত্রুটি সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে পারে, যা নিশ্চিত করে যে চূড়ান্ত উত্তরটি সর্বোচ্চ মানের।
উদাহরণস্বরূপ, একটি বেস মডেল একটি আর্থিক নথিতে অপ্রাসঙ্গিক বিবরণ দ্বারা বিভ্রান্ত হতে পারে বা অপ্রাসঙ্গিক তথ্য অতিরিক্ত বিশ্লেষণ করার একটি লুপে আটকে যেতে পারে। যাইহোক, QwenLong-L1 প্রশিক্ষিত মডেল কার্যকর আত্ম-প্রতিফলনে জড়িত হওয়ার, সফলভাবে এই বিক্ষেপকারী বিবরণগুলিকে ফিল্টার করার, ভুল পথ থেকে পিছপা হওয়ার এবং সঠিক উত্তরে পৌঁছানোর ক্ষমতা প্রদর্শন করে। এটি দীর্ঘ-প্রসঙ্গ যুক্তির দৃঢ়তা এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে QwenLong-L1 প্রশিক্ষণ কাঠামোর সুবিধাগুলি তুলে ধরে।
সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন
QwenLong-L1 এর মতো কৌশলগুলির এন্টারপ্রাইজে AI এর উপযোগিতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রসারিত করার সম্ভাবনা রয়েছে। কিছু সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে রয়েছে:
- আইন প্রযুক্তি: মূল ধারা, নজির এবং সম্ভাব্য ঝুঁকি সনাক্ত করতে হাজার হাজার পৃষ্ঠার আইনি নথি বিশ্লেষণ করা। এটি আইনজীবীদের আরও দক্ষতার সাথে এবং কার্যকরভাবে আইনি নথি পর্যালোচনা করতে সাহায্য করতে পারে, তাদের সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করতে পারে।
- অর্থ: ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং বিনিয়োগের সুযোগ সনাক্ত করতে বার্ষিক প্রতিবেদন এবং আর্থিক ফাইলিংয়ের উপর গভীর গবেষণা পরিচালনা করা। এটি আর্থিক বিশ্লেষকদের আরও সচেতন বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে।
- গ্রাহক পরিষেবা: আরও সচেতন এবং ব্যক্তিগতকৃত সহায়তা প্রদানের জন্য দীর্ঘ গ্রাহক মিথস্ক্রিয়া ইতিহাস বিশ্লেষণ করা। এটি গ্রাহক পরিষেবা প্রতিনিধিদের গ্রাহকের চাহিদা আরও ভালভাবে বুঝতে এবং আরও কার্যকর সমাধান সরবরাহ করতে সাহায্য করতে পারে।
দীর্ঘ এবং জটিল ডকুমেন্টগুলির উপর কার্যকরভাবে যুক্তি দেওয়ার জন্য AI কে সক্ষম করে, QwenLong-L1 এবং অনুরূপ কৌশলগুলি এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নতুন সম্ভাবনার একটি বিস্তৃত পরিসর উন্মুক্ত করতে পারে, উদ্ভাবন চালনা করতে এবং বিভিন্ন শিল্প জুড়ে দক্ষতা উন্নত করতে পারে। গবেষকরা QwenLong-L1 রেসিপির কোড এবং প্রশিক্ষিত মডেলগুলির ওজন প্রকাশ করেছেন।