জেমা মডেল ফাইন-টিউনিং,জেমা মডেল ফাইন-টিউনিং,জেমা মডেল ফাইন-টিউনিং,জেমা মডেল ফাইন-টিউনিং

জেমার মতো একটি জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এআই) মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউনিং করা মডেলের আচরণ পরিবর্তন করে। আপনি সাধারণত একটি নির্দিষ্ট কাজ বা ক্ষেত্রের কর্মক্ষমতা উন্নত করার উদ্দেশ্যে অথবা গ্রাহক পরিষেবার মতো কোনও ভূমিকা আরও ভালভাবে পালন করার উদ্দেশ্যে জেমার সূক্ষ্ম-টিউন করেন। জেমার মডেলগুলি খোলা ওজনের সাথে প্রকাশিত হয়, যার অর্থ আপনি সেই ওজনগুলি পরিবর্তন করতে পারেন, যা পরে মডেলের আচরণ পরিবর্তন করে। জেমার মডেলকে সূক্ষ্ম-টিউন করার জন্য সাধারণ পদক্ষেপগুলি নিম্নরূপ:

একটি কাঠামো নির্বাচন করুন

জেমা মডেলগুলি বিভিন্ন ধরণের এআই টিউনিং ফ্রেমওয়ার্কের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। প্রতিটি ফ্রেমওয়ার্ক বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে এবং সাধারণত একটি নির্দিষ্ট মডেল ফর্ম্যাটের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকে। বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্কের সাথে জেমা মডেলগুলি টিউন করার জন্য এখানে নির্দেশিকা রয়েছে:

নিশ্চিত করুন যে আপনার পছন্দসই স্থাপনার মডেল ফর্ম্যাট, যেমন কেরাস ফর্ম্যাট, সেফটেন্সর, অথবা জিজিইউএফ, আপনার নির্বাচিত ফ্রেমওয়ার্ক দ্বারা আউটপুট হিসাবে সমর্থিত।

তথ্য সংগ্রহ করুন

মডেল টিউনিংয়ের জন্য ডেটা প্রয়োজন। টিউনিং ডেটাতে সাধারণত প্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়া সহ জোড়া ইনপুট ডেটা থাকে। বিভিন্ন কাজ বা আউটপুট প্রশিক্ষণের জন্য অনলাইনে অনেক পাবলিক ডেটাসেট পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি একটি জেমা মডেলকে গাড়ির যন্ত্রাংশের বিবরণকে পার্ট নম্বরে অনুবাদ করার প্রশিক্ষণ দিতে চান, তাহলে আপনার ডেটাসেটে নিম্নলিখিতগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

training_data = [
  {"input_text": "Part number for A4 brake caliper", "output_text": "4M0615107BS"},
  {"input_text": "Part number for Beetle fuel pump", "output_text": "6A127026H"},
  {"input_text": "Part number for Camaro cylinder head", "output_text": "12711770"},
]

যদি আপনি চান যে একটি জেমা মডেল একটি নির্দিষ্ট কাজ বা ভূমিকা সম্পাদন করুক, তাহলে আপনাকে সাধারণত সেই কাজের একাধিক বৈচিত্র্য প্রদর্শন করে একটি ডেটাসেট সংকলন করতে হবে। একটি মডেল টিউন করার জন্য আপনার কতটা ডেটা প্রয়োজন তা আপনার লক্ষ্যের উপর নির্ভর করে, বিশেষ করে মডেল থেকে আপনি কতটা আচরণগত পরিবর্তন চান এবং আপনি মডেলটি কতটা ভালভাবে সম্পাদন করতে চান তা কাজটি সম্পন্ন করার উপর নির্ভর করে এবং ইনপুট ডেটার পরিবর্তনের স্তরের উপর নির্ভর করে।

সাধারণভাবে, আপনার টাস্ক টিউনিংয়ের জন্য একটি ছোট ডেটা সেট দিয়ে শুরু করা উচিত, প্রশিক্ষণের প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা উচিত এবং আপনার চাহিদা পূরণ করে এমন টাস্ক পারফরম্যান্স অর্জন না করা পর্যন্ত ডেটা যোগ করা উচিত। আমাদের কিছু উদাহরণ অ্যাপ্লিকেশন দেখায় যে আপনি মাত্র 20 টি প্রম্পট এবং রেসপন্স জোড়া দিয়ে একটি জেমা মডেলের আচরণকে প্রভাবিত করতে পারেন। আরও বিস্তারিত জানার জন্য, জেমার সাথে একটি ব্যবসায়িক ইমেল এআই সহকারী তৈরি করুন এবং জেমার সাথে কথ্য ভাষায় টাস্ক দেখুন।

মডেলটি টিউন করুন এবং পরীক্ষা করুন

একবার আপনার কাছে একটি টিউনিং ফ্রেমওয়ার্ক এবং টিউনিং ডেটা তৈরি হয়ে গেলে, আপনি জেমা মডেল টিউনিং প্রক্রিয়া শুরু করতে পারেন। টিউনিং করার সময়, আপনার কাছে টিউন করার কিছু বিকল্প থাকে যা এটি সম্পূর্ণ করার জন্য আপনার প্রয়োজনীয় সংস্থানগুলিকে প্রভাবিত করে। টিউনিংয়ের পরে আপনার টিউন করা মডেলটি আপনার পছন্দ মতো কাজ করছে কিনা তা মূল্যায়ন করার জন্য আপনার কাছে একটি পরীক্ষামূলক পরিকল্পনাও থাকা উচিত।

প্যারামিটার-দক্ষ টিউনিং

জেম্মার মতো একটি ওপেন ওয়েট মডেলকে ফাইন-টিউন করার সময়, আপনার কাছে মডেলের সমস্ত প্যারামিটার টিউন করার বিকল্প থাকে অথবা কম রিসোর্স ইনটেনসিভ প্যারামিটার এফিশিয়েন্ট টিউনিং কৌশল ব্যবহার করার বিকল্প থাকে যা তাদের একটি উপসেট আপডেট করে। একটি সম্পূর্ণ টিউনিং পদ্ধতির অর্থ হল আপনি যখন আপনার টিউনিং ডেটা প্রয়োগ করেন, তখন আপনি মডেলের সমস্ত প্যারামিটারের জন্য নতুন ওজন গণনা করেন। এই পদ্ধতিটি কম্পিউট ইনটেনসিভ এবং মেমরি ইনটেনসিভ, কারণ আপনি কোটি কোটি প্যারামিটারের জন্য এই গণনাগুলি সম্পাদন করছেন। কম রিসোর্স ইনটেনসিভ টিউনিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, যাকে প্যারামিটার এফিশিয়েন্ট ফাইন-টিউনিং (PEFT) বলা হয়, যার মধ্যে লো র‍্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টার (LoRA) টিউনিংয়ের মতো কৌশলগুলি কম কম্পিউট রিসোর্স দিয়ে একই রকম ফলাফল তৈরি করতে পারে। LoRA ব্যবহার করে কম রিসোর্স দিয়ে টিউনিং কীভাবে করবেন সে সম্পর্কে বিস্তারিত জানার জন্য, LoRA ব্যবহার করে কেরাসে ফাইন-টিউন জেম্মা মডেল এবং হাগিং ফেসে ফাইন-টিউনিং জেম্মা মডেল দেখুন।

টিউন করা মডেলগুলি পরীক্ষা করা হচ্ছে

একবার আপনি একটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য একটি মডেল টিউন করার পরে, আপনি যে কাজগুলি সম্পাদন করতে চান তার সাথে এর কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করা উচিত। আপনার মডেলটি এমন কাজ বা অনুরোধের সাথে পরীক্ষা করা উচিত যা এটি বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত ছিল না। আপনি আপনার টিউন করা মডেলটি কীভাবে পরীক্ষা করবেন তা নির্ভর করে আপনি যে কাজটি সম্পাদন করতে চান এবং মডেলের জন্য ইনপুট এবং আউটপুটগুলি কতটা ঘনিষ্ঠভাবে পরিচালনা করেন তার উপর। জেনারেটিভ মডেল টেস্টিং পরিচালনা করার একটি সাধারণ উপায় হল সাফল্য, ব্যর্থতা এবং সীমান্তরেখার কেস ব্যবহার করা:

  • সাফল্য পরীক্ষা : টিউন করা মডেলটি সর্বদা সফলভাবে কাজ করতে সক্ষম হবে বলে অনুরোধ করা হচ্ছে।
  • ব্যর্থতা পরীক্ষা : অনুরোধ করা হয় যে টিউন করা মডেলটি সর্বদা কাজ করতে সক্ষম হবে না, অথবা অনুরোধ করা হলে স্পষ্টভাবে কাজ করতে অস্বীকার করবে।
  • সীমানা পরীক্ষা : অনুরোধ করে যে টিউন করা মডেলটি গ্রহণযোগ্য আউটপুট আচরণের একটি নির্ধারিত সীমানা বা সীমানার সেটের মধ্যে পড়লে তা সম্পাদন করতে সক্ষম হবে।

আপনার জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের ব্যর্থতা বা সীমানা শর্ত পরীক্ষা করার সময়, আপনার রেসপন্সিবল জেনারেটিভ এআই টুলকিটে বর্ণিত জেনারেটিভ এআই সুরক্ষা পদ্ধতি, কৌশল এবং সরঞ্জামগুলিও প্রয়োগ করা উচিত।

মডেলটি স্থাপন করুন

আপনার টিউনিং সম্পন্ন করার পর এবং আপনার পরীক্ষা সফলভাবে সম্পন্ন করার পর, আপনার মডেলটি স্থাপন করার সময় এসেছে। একটি টিউন করা মডেল কীভাবে স্থাপন করবেন তার জন্য আপনি সাধারণত আপনার নির্বাচিত কাঠামোর জন্য ডকুমেন্টেশন দেখতে পারেন।

যদি আপনি LoRA টিউনড ওয়েট সহ একটি মডেল স্থাপন করেন, তাহলে মনে রাখবেন যে এই কৌশলটি ব্যবহার করে আপনি সাধারণত মডেলের জন্য অতিরিক্ত গণনা স্তর হিসেবে LoRA ওয়েট সহ মূল মডেল এবং তার ওজন উভয়ই স্থাপন করেন।