এলএলএম ডেভেলপমেন্টের জন্য এন্টারপ্রাইজ ডেটা লেবেলিং - ডেটাভারসিটি

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

এমন এক যুগে যেখানে বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি (LLMs) AI ডিজিটাল মিথস্ক্রিয়াকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করছে, সঠিক, উচ্চ-মানের, এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা লেবেলিংয়ের সমালোচনা সর্বাপেক্ষা গুরুত্বপূর্ণ। এর মানে ডেটা লেবেলার এবং তাদের তত্ত্বাবধানকারী বিক্রেতাদের অবশ্যই মানুষের দক্ষতা এবং নৈতিক কাজের অনুশীলনের সাথে ডেটা গুণমানকে নির্বিঘ্নে মিশ্রিত করতে হবে। LLM-এর জন্য ডেটা সংগ্রহস্থল তৈরির জন্য বিভিন্ন এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট দক্ষতার প্রয়োজন। যেমন, ডেটা বিক্রেতাদের জন্য এটি বিশেষজ্ঞদের একটি শক্ত দল তৈরি করার প্রতিশ্রুতি দেওয়ার এবং একটি ডেটা লেবেলিং প্রকল্প জুড়ে তাদের জ্ঞানের স্থানান্তরকে মূল্য দেওয়ার এবং সেইসাথে ডেটার পিছনে থাকা ব্যক্তিদের জন্য একটি সুযোগ।

AI-চালিত উদ্ভাবনের ভবিষ্যত প্রযুক্তির "পিছনে" ব্যক্তিগত অবদানকারীদের দ্বারা আকৃতি হতে থাকবে। তাই প্রচার করা আমাদের নৈতিক দায়িত্ব নৈতিক এআই ডেভেলপমেন্ট চর্চা, ডেটা লেবেলিংয়ের প্রতি আমাদের পদ্ধতি সহ।

এই সাম্প্রতিক সমুদ্র পরিবর্তন এবং এলএলএম-এর উপর ফোকাস করার প্রেক্ষিতে, আমরা (অন্তত অন্তত) পাঁচটি সমালোচনামূলক প্রবণতা দেখেছি যেগুলি AI এর ভবিষ্যতের ভিত্তি স্তম্ভ হিসাবে আমরা উদীয়মান প্রযুক্তির উপর মানুষের প্রভাব বিবেচনা করি।

1. ডেটা শ্রেষ্ঠত্বের প্রতিশ্রুতি: ধারণা উপাত্ত গুণমান অতিরিক্ত পরিমাণ এমন একটি যুগে প্রাসঙ্গিক হতে চলেছে যখন ডেটা লেবেলিংয়ের প্রয়োজনীয়তাগুলি নির্ভুলতা, সুরক্ষা এবং অনুশীলন সম্পর্কে। ডেটা সংগ্রহ এবং টীকা ন্যূনতম পক্ষপাত সহ শীর্ষ-স্তরের বেনামী প্রক্রিয়া দ্বারা সমর্থিত হওয়া আবশ্যক। বায়াস মিনিমাইজেশন শুধুমাত্র নিয়মিত অডিট এবং ফিডব্যাক চক্র দ্বারা সমর্থিত ব্যাপক টীকাকার প্রশিক্ষণের মাধ্যমে অর্জন করা যেতে পারে যা ডেটা অখণ্ডতা এবং নির্ভরযোগ্যতাকে শক্তিশালী করতে সর্বশেষ অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেম দ্বারা চালিত হয়।

2. ডোমেনের নির্দিষ্টতার জন্য ফাইন-টিউনিং এবং বিশেষীকরণ: প্রতিটি শিল্পের নির্দিষ্ট ভাষা এবং লেবেলিং প্রয়োজনীয়তা এবং বিশেষীকরণ রয়েছে, যেমন, একটি মেডিকেল ডায়াগনস্টিক চ্যাটবট। ডোমেন-নির্দিষ্ট সূক্ষ্ম-টিউনিং স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ বা প্রকৌশলের মতো নির্দিষ্ট শিল্পের সূক্ষ্মতার সাথে ডেটা টীকা অনুশীলনকে সারিবদ্ধ করে। কার্যকরী হওয়ার জন্য, মেশিন লার্নিং মডেল এবং অ্যানালিটিক্সকে অবশ্যই ডোমেন-প্রাসঙ্গিক ডেটাতে গ্রাউন্ডেড করতে হবে যাতে অ্যাকশনেবল অন্তর্দৃষ্টি সহ উচ্চতর ফলাফল চালানো যায়।

3. হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) দিয়ে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং প্রয়োগ করা: মেশিন লার্নিং মডেলের পুনরাবৃত্তিমূলক বিবর্তন নিশ্চিত করতে হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ প্রতিক্রিয়া অপরিহার্য। AI-এর কম্পিউটেশনাল শক্তিগুলিকে অবশ্যই মানব বিশেষজ্ঞদের গুণগত বিচারের দ্বারা সংযত হতে হবে যাতে একটি গতিশীল শেখার প্রক্রিয়া তৈরি হয় যার ফলস্বরূপ শক্তিশালী, পরিমার্জিত এবং স্থিতিস্থাপক AI মডেলগুলি তৈরি হয়। এই গতিশীল লার্নিং মেকানিজম এআই-এর গণনাগত শক্তিকে মানব বিশেষজ্ঞদের গুণগত বিচারের সাথে একীভূত করে, যার ফলে শক্তিশালী, পরিমার্জিত এবং স্থিতিস্থাপক AI মডেল তৈরি হয়।

4. মেধা সম্পত্তি এবং নৈতিক তথ্য ভিত্তির জন্য সম্মান: ডিজিটাল তথ্য যুগে বৌদ্ধিক সম্পত্তির প্রতি শ্রদ্ধা মৌলিক। যেহেতু সংস্থাগুলি বাণিজ্যিক প্রেক্ষাপটের জন্য ডেটাসেটগুলি ক্রাফ্ট করে চলেছে, ডেটার সত্যতাকে অগ্রাধিকার দেওয়া এবং সর্বোচ্চ নৈতিক মানগুলি প্রচার করা ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হবে৷ AI মডেলগুলিকে অবশ্যই প্রকৃত এবং নৈতিকভাবে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া উচিত। এই পদ্ধতিটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতিকে নৈতিক দায়িত্বের সাথে সারিবদ্ধ করে।

5. বৈশ্বিক প্রাসঙ্গিকতা প্রচারের জন্য বিভিন্ন টীকা দলের ব্যবহার: AI একটি বিশ্বব্যাপী বাজারে কাজ করে যেখানে ডেটা টীকা একটি বিশ্বব্যাপী দৃষ্টিভঙ্গি দাবি করে। ডেটা লেবেলিংয়ের জন্য বিভিন্ন সংস্কৃতি, ভাষা এবং পটভূমিতে বিস্তৃত (মানুষের) টীকাকারের বিভিন্ন পুল প্রয়োজন, যা বিভিন্ন ভাষাগত, একাডেমিক এবং সাংস্কৃতিক পটভূমিতে প্রতিনিধিত্ব নিশ্চিত করে। ডেটা লেবেলিংয়ের ক্ষেত্রে বৈচিত্র্য প্রয়োগ করা বৈশ্বিক সূক্ষ্মতাগুলিকে ক্যাপচার করে যাতে AI সিস্টেমগুলি সর্বজনীনভাবে সক্ষম এবং সাংস্কৃতিকভাবে সংবেদনশীল।

উদীয়মান AI ডেটা লেবেলিং অনুশীলনগুলি প্রযুক্তির একটি নতুন অভিসার এবং হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ পদ্ধতিকে চিহ্নিত করে। অতএব, এটা গুরুত্বপূর্ণ যে আজকের ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটার গুণমান, নৈতিক অনুশীলন এবং বৈচিত্র্যকে চ্যাম্পিয়ন করার পাশাপাশি একটি অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং উদ্ভাবনী AI ভবিষ্যত গঠনে আমাদের সাথে যুক্ত হওয়ার জন্য স্টেকহোল্ডারদের আমন্ত্রণ জানান।