বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি তাদের ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে কার্যকরভাবে পরবর্তী শব্দগুলির (অর্থাৎ, ভাষার টোকেনগুলি) প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য প্রয়োজনীয় ভবিষ্যদ্বাণী করে এখন পর্যন্ত দুর্দান্ত সাফল্য পেয়েছে৷ যখন এটি জটিল যুক্তিযুক্ত কাজের ক্ষেত্রে আসে যার জন্য বিমূর্ত যুক্তির প্রয়োজন হয়, যদিও, কিছু গবেষক খুঁজে পেয়েছেন যে এই ধরনের “ভাষা স্থান” এর মাধ্যমে সবকিছু ব্যাখ্যা করা কিছু সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে, এমনকি আধুনিক “যুক্তি” মডেলগুলির জন্যও।
এখন, গবেষকরা মডেলগুলি তৈরি করে এই সমস্যাগুলিকে ঘিরে কাজ করার চেষ্টা করছেন যা সম্ভাব্য যৌক্তিক সমাধানগুলি সম্পূর্ণরূপে “সুপ্ত স্থান” -তে ট্রান্সফরমার ভাষা তৈরি করার আগে লুকানো গণনামূলক স্তরে কাজ করতে পারে৷ যদিও এই পদ্ধতির ফলে LLM-এর যুক্তির ক্ষমতায় কোনো পরিবর্তন আসে না, এটি নির্দিষ্ট ধরনের যৌক্তিক সমস্যার জন্য নির্ভুলতার ক্ষেত্রে স্বতন্ত্র উন্নতি দেখায় এবং নতুন গবেষণার জন্য কিছু আকর্ষণীয় দিক নির্দেশনা দেখায়।
দাঁড়াও, কি স্থান?
ChatGPT-এর o1-এর মতো আধুনিক যুক্তির মডেলগুলি “চিন্তার শৃঙ্খল” তৈরি করে কাজ করে। এই মডেলগুলিতে যৌক্তিক প্রক্রিয়ার প্রতিটি ধাপকে প্রাকৃতিক ভাষার শব্দ টোকেনগুলির একটি ক্রম হিসাবে প্রকাশ করা হয় যা মডেলের মাধ্যমে ফেরত দেওয়া হয়।
সম্পূর্ণ নিবন্ধ পড়ুন
মন্তব্য
