কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রয়োগ করার জন্য যেকোন দায়িত্বশীল পদ্ধতির মধ্যে নিরাপত্তা নীতি , স্বচ্ছতা আর্টিফ্যাক্ট এবং সুরক্ষার বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত করা উচিত, কিন্তু AI-এর সাথে দায়িত্বশীল হওয়া মানে চেকলিস্ট অনুসরণ করার চেয়েও বেশি কিছু।
GenAI পণ্যগুলি তুলনামূলকভাবে নতুন এবং একটি অ্যাপ্লিকেশনের আচরণ আগের সফ্টওয়্যারগুলির চেয়ে বেশি পরিবর্তিত হতে পারে। এই কারণে, আপনি মডেলের আচরণের উদাহরণ পরীক্ষা করতে ব্যবহৃত মডেলগুলি পরীক্ষা করা উচিত এবং বিস্ময়ের তদন্ত করা উচিত।
GenAI-এর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য প্রম্পটিং হল সর্বব্যাপী ইন্টারফেস, এবং সেই প্রম্পটগুলিকে ইঞ্জিনিয়ারিং করা যতটা শিল্প ততটাই বিজ্ঞান। যাইহোক, এমন সরঞ্জাম রয়েছে যা আপনাকে LLM-এর জন্য প্রম্পটগুলিকে অভিজ্ঞতাগতভাবে উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে, যেমন লার্নিং ইন্টারপ্রেটেবিলিটি টুল (LIT)। LIT হল AI মডেলগুলিকে দৃশ্যত বোঝার এবং ডিবাগ করার জন্য একটি ওপেন-সোর্স টুল, যা প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কাজের জন্য ডিবাগার হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। Colab বা Codelab ব্যবহার করে প্রদত্ত টিউটোরিয়ালটি অনুসরণ করুন।
LIT দিয়ে জেমা মডেল বিশ্লেষণ করুন
 কোডল্যাব শুরু করুন |  Google Colab চালু করুন |
চিত্র 1. LIT এর ইউজার ইন্টারফেস: উপরের ডেটাপয়েন্ট এডিটর ব্যবহারকারীদের তাদের প্রম্পট সম্পাদনা করতে দেয়। নীচে, এলএম স্যালিয়েন্স মডিউল তাদের স্যালেন্সি ফলাফলগুলি পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়।
আপনি আপনার স্থানীয় মেশিনে , Colab- এ বা Google ক্লাউডে LIT ব্যবহার করতে পারেন।
মডেল প্রোবিং এবং অন্বেষণে অ-প্রযুক্তিগত দলগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করুন
ব্যাখ্যাযোগ্যতা বলতে বোঝানো হয়েছে একটি দলের প্রচেষ্টা, নীতি, আইনী এবং আরও অনেক কিছু জুড়ে দক্ষতা। LIT এর ভিজ্যুয়াল মাধ্যম এবং ইন্টারেক্টিভ দক্ষতা পরীক্ষা করার এবং উদাহরণগুলি অন্বেষণ করার ক্ষমতা বিভিন্ন স্টেকহোল্ডারদের ফলাফলগুলি ভাগ করতে এবং যোগাযোগ করতে সহায়তা করতে পারে। এই পদ্ধতিটি মডেল অন্বেষণ, অনুসন্ধান এবং ডিবাগিংয়ের ক্ষেত্রে দৃষ্টিভঙ্গির আরও বৈচিত্র্যকে সক্ষম করে। এই প্রযুক্তিগত পদ্ধতিতে আপনার সতীর্থদের প্রকাশ করা মডেলগুলি কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে তাদের বোঝার উন্নতি করতে পারে। উপরন্তু, প্রাথমিক মডেল টেস্টিং-এ আরও বৈচিত্র্যময় দক্ষতার সেটও অবাঞ্ছিত ফলাফল উন্মোচন করতে সাহায্য করতে পারে যা উন্নত করা যেতে পারে।