বৃহৎ ভাষা মডেলের বাণিজ্যিক সম্ভাবনা

বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) দ্রুত বিভিন্ন শিল্পে গেম-চেঞ্জার হিসাবে আত্মপ্রকাশ করছে, যা ব্যবসাগুলিকে তাদের কার্যক্রমকে সুগম করতে, দক্ষতা বাড়াতে এবং উদ্ভাবন চালাতে অভূতপূর্ব সুযোগ প্রদান করছে। OpenAI-এর GPT-4 থেকে Meta-এর Llama এবং Anthropic-এর Claude-এর মতো শক্তিশালী LLM প্ল্যাটফর্মগুলি আমাদের প্রযুক্তির সাথে যোগাযোগের পদ্ধতিকে পরিবর্তন করছে। যাইহোক, এই মডেলগুলির শক্তি সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগানোর জন্য, ব্যবসাগুলিকে অবশ্যই একটি সুচিন্তিত কৌশল তৈরি করতে হবে যা LLM-কে তাদের কর্মপ্রবাহে নির্বিঘ্নে একত্রিত করবে।

MIT Sloan School of Management-এর প্র্যাকটিস প্রফেসর রামা রামকৃষ্ণণ মনে করেন, LLM হল একটি transformational প্রযুক্তি যার মাধ্যমে ব্যবসাগুলি অভূতপূর্ব গতিতে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে। সম্প্রতি একটি ওয়েবিনারে, রামকৃষ্ণণ তিনটি স্বতন্ত্র পদ্ধতির রূপরেখা দিয়েছেন যার মাধ্যমে ব্যবসাগুলি বিভিন্ন কাজ এবং ব্যবসার ব্যবহারের ক্ষেত্রে মোকাবেলা করতে এই অফ-দ্য-শেল্ফ LLM-গুলি ব্যবহার করতে পারে: প্রম্পটিং, রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) এবং নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং।

১. প্রম্পটিং: LLM-এর শক্তি উন্মোচন

প্রম্পটিং হল LLM ব্যবহারের সবচেয়ে সরল এবং সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য রূপ, যেখানে মডেলটিকে একটি প্রশ্ন বা নির্দেশ জিজ্ঞাসা করা এবং একটি জেনারেট করা প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করা জড়িত। এই পদ্ধতিটি বিশেষত সেই কাজগুলির জন্য উপযুক্ত যা অতিরিক্ত বিশেষ প্রশিক্ষণ বা ডোমেন দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই সাধারণ জ্ঞান এবং দৈনন্দিন জ্ঞান ব্যবহার করে সফলভাবে সম্পন্ন করা যেতে পারে।

রামকৃষ্ণণ জোর দিয়েছেন যে প্রম্পটিং কিছু ধরণের শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স কোম্পানি তাদের ওয়েবসাইটে পোস্ট করা পণ্যের পর্যালোচনা বিশ্লেষণ করতে LLM ব্যবহার করতে পারে। LLM-কে পর্যালোচনাগুলি প্রদান করে এবং সম্ভাব্য ত্রুটি বা অপছন্দসই বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে অনুরোধ করে, কোম্পানিটি পণ্যের উন্নয়ন সিদ্ধান্ত জানাতে এবং গ্রাহকের সন্তুষ্টি উন্নত করতে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি ম্যানুয়ালি পর্যালোচনাগুলি ট্যাগ এবং শ্রেণীবদ্ধ করার প্রয়োজনীয়তা দূর করে, সময় এবং সংস্থান সাশ্রয় করে।

রিয়েল এস্টেটের ক্ষেত্রে, প্রম্পটিং সম্পত্তির বিবরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। রিয়েল এস্টেট এজেন্টরা LLM-কে মূল বৈশিষ্ট্য এবং আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সরবরাহ করতে পারে এবং সম্ভাব্য ক্রেতা বা ভাড়াটেদের আকৃষ্ট করার জন্য কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে আকর্ষণীয়, প্ররোচনামূলক বিবরণ তৈরি করতে পারে। এটি এজেন্টদের ক্লায়েন্টদের সাথে সম্পর্ক তৈরি এবং চুক্তি সম্পন্ন করার দিকে মনোযোগ দিতে সক্ষম করে, পরিবর্তে লেখার কাজে প্রচুর সময় ব্যয় করার পরিবর্তে।

আর্থিক শিল্পে, প্রম্পটিং বাজারের প্রবণতা বিশ্লেষণ এবং বিনিয়োগ প্রতিবেদন তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। আর্থিক বিশ্লেষকরা LLM-এ প্রাসঙ্গিক ডেটা এবং বাজারের তথ্য ইনপুট করতে পারেন এবং নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে, পূর্বাভাস দিতে এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ প্রতিবেদন তৈরি করতে বলতে পারেন। এটি বিশ্লেষকদের আরও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে এবং বাজারের সর্বশেষ উন্নয়নের সাথে আপডেট থাকতে সহায়তা করে।

যদিও প্রম্পটিং একটি শক্তিশালী কৌশল, ব্যবসাগুলিকে অবশ্যই এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সচেতন হতে হবে। যখন কোনও কাজের জন্য অত্যন্ত বিশেষ জ্ঞান বা বর্তমান তথ্যের প্রয়োজন হয়, তখন প্রম্পটিং সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক ফলাফল সরবরাহ করতে পর্যাপ্ত নাও হতে পারে। এই ক্ষেত্রে, আরও উন্নত কৌশল, যেমন RAG এবং নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং ব্যবহার করা যেতে পারে।

২. রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG): প্রাসঙ্গিক ডেটা দিয়ে LLM বৃদ্ধি করা

রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) হল একটি আরও উন্নত কৌশল, যেখানে LLM-কে একটি সুস্পষ্ট নির্দেশ বা প্রশ্ন, সেইসাথে প্রাসঙ্গিক ডেটা বা অতিরিক্ত তথ্য প্রদান করা জড়িত। এই পদ্ধতিটি বিশেষত সেই কাজগুলির জন্য কার্যকর যার জন্য LLM-এর বর্তমান তথ্য বা মালিকানাধীন জ্ঞান অ্যাক্সেস করতে হয়।

উদাহরণস্বরূপ, খুচরা বিক্রেতারা একটি গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবট তৈরি করতে RAG ব্যবহার করতে পারে যা পণ্যের রিটার্ন নীতি সম্পর্কে প্রশ্নের সঠিক উত্তর দিতে সক্ষম। কোম্পানির রিটার্ন পলিসি ডকুমেন্ট ব্যবহার করে চ্যাটবটকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার মাধ্যমে, খুচরা বিক্রেতারা নিশ্চিত করতে পারেন যে গ্রাহকরা সঠিক এবং আপ-টু-ডেট তথ্য পাচ্ছেন, যা গ্রাহকের সন্তুষ্টি বাড়ায় এবং সহায়তার খরচ কমায়।

RAG-এর মূল বিষয় হল ঐতিহ্যবাহী এন্টারপ্রাইজ সার্চ ইঞ্জিন বা তথ্য পুনরুদ্ধার প্রযুক্তি ব্যবহার করে বিপুল সংখ্যক ডকুমেন্ট থেকে প্রাসঙ্গিক সামগ্রী খুঁজে বের করার ক্ষমতা। এটি ব্যবসাকে অভ্যন্তরীণ জ্ঞান ভাণ্ডার ব্যবহার করতে এবং LLM-কে কাজটি সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রসঙ্গ সরবরাহ করতে সক্ষম করে।

স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা ডাক্তারদের রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসার সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করার জন্য RAG ব্যবহার করতে পারে। LLM-কে রোগীর চিকিৎসা ইতিহাস, পরীক্ষার ফলাফল এবং চিকিৎসা গবেষণা পত্র সরবরাহ করে, ডাক্তাররা মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারেন যা তাদের সবচেয়ে উপযুক্ত চিকিৎসা পদ্ধতি নির্ধারণ করতে সহায়তা করে। এটি রোগীর চিকিৎসার ফলাফল উন্নত করতে এবং চিকিৎসা ত্রুটি কমাতে পারে।

আইন সংস্থাগুলি আইনজীবীদের গবেষণা এবং সংক্ষিপ্তসার লিখতে সহায়তা করার জন্য RAG ব্যবহার করতে পারে। LLM-কে প্রাসঙ্গিক কেস আইন, বিধি এবং আইনি প্রবন্ধ সরবরাহ করে, আইনজীবীরা দ্রুত তাদের মামলার সমর্থনে প্রয়োজনীয় তথ্য খুঁজে পেতে পারেন। এটি আইনজীবীদের সময় এবং প্রচেষ্টা সাশ্রয় করে এবং তাদের মামলার অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলিতে মনোযোগ দিতে সক্ষম করে।

প্রম্পটিং এবং RAG থেকে সর্বাধিক সুবিধা পেতে, ব্যবসাগুলিকে অবশ্যই তাদের কর্মীদের প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা বিকাশে সহায়তা করতে হবে। একটি কার্যকর পদ্ধতি হল "চেইন অফ থট" প্রম্পটিং, যেখানে ব্যবহারকারীরা LLM-কে "ধাপে ধাপে চিন্তা করতে" নির্দেশ দেয়। এই পদ্ধতিটি সাধারণত আরও নির্ভুল ফলাফল তৈরি করে, কারণ এটি LLM-কে জটিল কাজগুলি ভেঙে ফেলতে এবং একটি সুসংহত পদ্ধতিতে যুক্তি দিতে উৎসাহিত করে।

রামকৃষ্ণণ জোর দিয়েছেন যে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে সতর্কতা অবলম্বন করা প্রয়োজন যাতে LLM যে উত্তরগুলি সরবরাহ করে তা আসলেই আমাদের প্রয়োজনীয় কিনা। সাবধানে প্রম্পট তৈরি করে এবং প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ সরবরাহ করে, ব্যবসাগুলি LLM দ্বারা সরবরাহ করা ফলাফলের নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিকতা সর্বাধিক করতে পারে।

৩. নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং: নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে LLM কাস্টমাইজ করা

নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং হল একটি আরও উন্নত কৌশল, যেখানে অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট প্রশ্নোত্তর উদাহরণ ব্যবহার করে LLM-কে আরও প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। এই পদ্ধতিটি বিশেষত সেই কাজগুলির জন্য কার্যকর যেগুলিতে ডোমেন-নির্দিষ্ট শব্দ এবং জ্ঞানের সাথে জড়িত বা সহজেই বর্ণনা করা কঠিন, যেমন চিকিৎসা রেকর্ড বা আইনি নথি বিশ্লেষণ করা।

প্রম্পটিং এবং RAG-এর বিপরীতে, নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং মডেলটিকে নিজেই পরিবর্তন করে। অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট ডেটা ব্যবহার করে LLM-কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার মাধ্যমে, ব্যবসাগুলি একটি নির্দিষ্ট ডোমেনে এর নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি সংস্থা যা চিকিৎসা নির্ণয়ে সহায়ক একটি চ্যাটবট তৈরি করতে চাইছে, তাদের শত শত প্রশ্নোত্তর উদাহরণ সংগ্রহ করতে হবে এবং সেগুলি LLM-কে সরবরাহ করতে হবে। রোগীর মামলার বিবরণ সহ প্রশ্নগুলি চিকিৎসাগতভাবে যুক্তিসঙ্গত উত্তরের সাথে যুক্ত করা হবে, যার মধ্যে সম্ভাব্য রোগ নির্ণয়ের বিবরণ অন্তর্ভুক্ত থাকবে। এই তথ্য LLM-কে আরও প্রশিক্ষণ দেবে এবং চিকিৎসা সংক্রান্ত প্রশ্নের সঠিক উত্তর দেওয়ার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তুলবে।

আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি তাদের জালিয়াতি সনাক্তকরণ ব্যবস্থার নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং ব্যবহার করতে পারে। জালিয়াতি লেনদেন এবং অ-জালিয়াতি লেনদেনের ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে LLM-কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার মাধ্যমে, প্রতিষ্ঠানগুলি জালিয়াতি কার্যকলাপ সনাক্ত করার ক্ষমতা বাড়াতে পারে। এটি প্রতিষ্ঠানগুলিকে আর্থিক ক্ষতি কমাতে এবং তাদের গ্রাহকদের জালিয়াতি থেকে রক্ষা করতে সহায়তা করে।

উৎপাদন সংস্থাগুলি তাদের উত্পাদন প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজ করার জন্য নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং ব্যবহার করতে পারে। উত্পাদন প্রক্রিয়া সম্পর্কে ডেটা ব্যবহার করে LLM-কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার মাধ্যমে, সংস্থাগুলি অদক্ষতা সনাক্ত করতে এবং সামগ্রিক দক্ষতা উন্নত করতে পারে। এটি সংস্থাগুলিকে খরচ কমাতে এবং উত্পাদনশীলতা বাড়াতে সহায়তা করে।

যদিও নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং একটি শক্তিশালী কৌশল, এটি সময়সাপেক্ষও হতে পারে। মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা তৈরি করার জন্য, কিছু সংস্থা ডেটা নিজেই তৈরি করতে LLM ব্যবহার করতে বেছে নিতে পারে। এই প্রক্রিয়াটিকে সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন বলা হয় এবং এটি নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিংয়ের সাথে সম্পর্কিত খরচ এবং প্রচেষ্টা কমাতে কার্যকর হতে পারে।

LLM-এর সঠিক পদ্ধতি খুঁজে বের করা

যেহেতু সংস্থাগুলি LLM এবং জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি নিয়ে আরও গভীরভাবে অনুসন্ধান করে, তাই তাদের এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে বেছে নেওয়ার দরকার নেই, বরং ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন উপায়ে এগুলিকে একত্রিত করা উচিত।

রামকৃষ্ণণ মনে করেন, "প্রম্পটিং কর্মভারের দিক থেকে সবচেয়ে সহজ, তারপরে RAG এবং তারপরে নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং। যত বেশি কাজ করা হবে, তত বেশি ফল পাওয়া যাবে।"

তাদের চাহিদা সাবধানে মূল্যায়ন করে এবং সবচেয়ে উপযুক্ত LLM পদ্ধতি বা পদ্ধতির সংমিশ্রণ নির্বাচন করে, ব্যবসাগুলি এই শক্তিশালী প্রযুক্তিগুলির সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে এবং উদ্ভাবন, দক্ষতা বৃদ্ধি এবং উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণকে চালিত করতে পারে। LLM-এর ক্রমাগত বিকাশের সাথে সাথে, ব্যবসাগুলিকে অবশ্যই সর্বশেষ উন্নয়ন সম্পর্কে অবগত থাকতে হবে এবং এই যুগান্তকারী প্রযুক্তিগুলির সুবিধা সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগানোর জন্য নতুন কৌশলগুলি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে হবে।

LLM ব্যবহারের তিনটি কৌশল সংক্ষেপে

এখানে LLM ব্যবহারের তিনটি কৌশল সংক্ষেপে আলোচনা করা হলো:

১. প্রম্পটিং (Prompting): এটি LLM ব্যবহারের সবচেয়ে সহজ উপায়। এখানে, আপনি সরাসরি মডেলটিকে প্রশ্ন করেন বা কোনো নির্দেশ দেন এবং মডেলটি সেই অনুযায়ী উত্তর বা ফলাফল প্রদান করে। এটি সেই কাজগুলির জন্য ভাল যেখানে সাধারণ জ্ঞান এবং প্রতিদিনের তথ্যের প্রয়োজন হয়।
২. রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG): এটি একটি উন্নত কৌশল। এখানে LLM-কে একটি সুস্পষ্ট প্রশ্ন বা নির্দেশের পাশাপাশি প্রাসঙ্গিক ডেটা বা তথ্য দেওয়া হয়। এটি সেই কাজের জন্য দরকারি যেখানে LLM-এর বর্তমান তথ্য বা বিশেষ জ্ঞানের প্রয়োজন।
৩. নির্দেশাবলী ফাইন-টিউনিং (Instruction Fine-tuning): এটি সবচেয়ে উন্নত কৌশল। এখানে অ্যাপ্লিকেশন-স্পেসিফিক প্রশ্নোত্তর উদাহরণ ব্যবহার করে LLM-কে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এটি সেই কাজের জন্য দরকারি যেখানে বিশেষ শব্দ বা জ্ঞানের প্রয়োজন, অথবা যে কাজ সহজে ব্যাখ্যা করা যায় না।

এই তিনটি কৌশলই LLM ব্যবহারের গুরুত্বপূর্ণ অংশ এবং ব্যবসার প্রয়োজন অনুযায়ী সঠিক কৌশল নির্বাচন করা উচিত।