জেনারেটিভ এজেন্ট রিসার্চ পেপারস আপনার পড়া উচিত – কেডিনুগেটস

দ্বারা চিত্র পিকিসুপারস্টার on Freepik
 

জেনারেটিভ এজেন্ট একটি শব্দ যা স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি এবং গুগলের গবেষকরা তাদের গবেষণাপত্রে তৈরি করেছেন জেনারেটিভ এজেন্ট: মানুষের আচরণের ইন্টারেক্টিভ সিমুলাক্রা (পার্ক এট আল., 2023)। এই গবেষণাপত্রে, গবেষণা ব্যাখ্যা করে যে জেনারেটিভ এজেন্টগুলি গণনামূলক সফ্টওয়্যার যা বিশ্বাসযোগ্যভাবে মানুষের আচরণ অনুকরণ করে। 

কাগজে, তারা পরিচয় করিয়ে দেয় যে এজেন্টরা কীভাবে কাজ করতে পারে মানুষ যা করবে: লেখা, রান্না করা, কথা বলা, ভোট দেওয়া, ঘুমানো ইত্যাদি, একটি জেনারেটিভ মডেল, বিশেষ করে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) বাস্তবায়নের মাধ্যমে। এজেন্টরা প্রাকৃতিক ভাষা মডেল ব্যবহার করে নিজেদের, অন্যান্য এজেন্ট এবং তাদের পরিবেশ সম্পর্কে অনুমান করার ক্ষমতা দেখাতে পারে।

গবেষক একটি বৃহৎ ভাষার মডেল ব্যবহার করে বিশ্বাসযোগ্য আচরণ তৈরি করতে প্রাসঙ্গিক স্মৃতি সংরক্ষণ, সংশ্লেষণ এবং প্রয়োগ করার জন্য একটি সিস্টেম আর্কিটেকচার তৈরি করেন, যা জেনারেটিভ এজেন্টকে সক্ষম করে। এই সিস্টেম তিনটি উপাদান গঠিত, তারা হল:

1. স্মৃতি প্রবাহ. সিস্টেম এজেন্টের অভিজ্ঞতা রেকর্ড করে এবং এজেন্টের ভবিষ্যত কর্মের জন্য একটি রেফারেন্স।
2. প্রতিফলন. সিস্টেমটি অভিজ্ঞতাকে স্মৃতিতে সংশ্লেষিত করে একটি এজেন্টকে শিখতে এবং আরও ভাল পারফর্ম করার জন্য।
3. পরিকল্পনা. সিস্টেমটি পূর্ববর্তী সিস্টেমের অন্তর্দৃষ্টিকে উচ্চ-স্তরের কর্ম পরিকল্পনায় অনুবাদ করে এবং এজেন্টকে পরিবেশে প্রতিক্রিয়া জানাতে দেয়। 

এই প্রতিফলন এবং পরিকল্পনা সিস্টেমগুলি এজেন্টের ভবিষ্যত আচরণকে প্রভাবিত করতে মেমরি স্ট্রিমের সাথে সমন্বয়মূলকভাবে কাজ করে। 

উপরের সিস্টেমটি অনুকরণ করার জন্য, গবেষকরা সিমস গেম দ্বারা অনুপ্রাণিত এজেন্টদের একটি ইন্টারেক্টিভ সোসাইটি তৈরি করার দিকে মনোনিবেশ করেন। উপরের আর্কিটেকচারটি ChatGPT এর সাথে সংযুক্ত এবং সফলভাবে তাদের স্যান্ডবক্সের মধ্যে 25টি এজেন্ট ইন্টারঅ্যাকশন দেখায়। সারা দিন এজেন্ট কার্যকলাপের একটি উদাহরণ নীচের ছবিতে দেখানো হয়েছে।

 

জেনারেটিভ এজেন্ট কার্যকলাপ এবং সারা দিন মিথস্ক্রিয়া (পার্ক এট আল।, 2023)
 

জেনারেটিভ এজেন্ট তৈরি করার এবং স্যান্ডবক্সে তাদের অনুকরণ করার পুরো কোডটি ইতিমধ্যেই গবেষকরা ওপেন সোর্স তৈরি করেছেন, যা আপনি নিম্নলিখিতটিতে খুঁজে পেতে পারেন সংগ্রহস্থলের. দিকনির্দেশ যথেষ্ট সহজ যে আপনি অনেক সমস্যা ছাড়াই তাদের অনুসরণ করতে পারেন।

জেনারেটিভ এজেন্ট একটি উত্তেজনাপূর্ণ ক্ষেত্র হয়ে উঠেছে, এর উপর ভিত্তি করে অনেক গবেষণা হচ্ছে। এই নিবন্ধে, আমরা বিভিন্ন জেনারেটিভ এজেন্ট কাগজপত্র অন্বেষণ করব যা আপনার পড়া উচিত। এগুলো কি? এর মধ্যে প্রবেশ করা যাক.

1. সফ্টওয়্যার উন্নয়নের জন্য যোগাযোগকারী এজেন্ট

সার্জারির সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট পেপারের জন্য কমিউনিকেটিভ এজেন্ট (কোয়ান এট আল, 2023) জেনারেটিভ এজেন্ট ব্যবহার করে সফ্টওয়্যার উন্নয়নে বিপ্লব করার একটি নতুন পদ্ধতি। গবেষকরা যে ভিত্তিটি প্রস্তাব করেছেন তা হল কিভাবে সম্পূর্ণ সফ্টওয়্যার বিকাশ প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রিমলাইন করা যায় এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) থেকে প্রাকৃতিক ভাষা যোগাযোগ ব্যবহার করে একীভূত করা যায়। কাজের মধ্যে রয়েছে কোড তৈরি করা, নথি তৈরি করা, প্রয়োজনীয়তা বিশ্লেষণ করা এবং আরও অনেক কিছু।

গবেষকরা উল্লেখ করেছেন যে এলএলএম ব্যবহার করে একটি সম্পূর্ণ সফ্টওয়্যার তৈরি করার দুটি বড় চ্যালেঞ্জ রয়েছে: হ্যালুসিনেশন এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে ক্রস-পরীক্ষার অভাব। এই সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, গবেষকরা চ্যাটডেভ নামে একটি চ্যাট-ভিত্তিক সফ্টওয়্যার উন্নয়ন কাঠামোর প্রস্তাব করেছেন।

চ্যাটডেভ ফ্রেমওয়ার্ক চারটি ধাপ অনুসরণ করে: ডিজাইনিং, কোডিং, টেস্টিং এবং ডকুমেন্টিং। প্রতিটি পর্বে, চ্যাটডেভ বিভিন্ন ভূমিকা সহ বেশ কয়েকটি এজেন্ট স্থাপন করবে, উদাহরণস্বরূপ, কোড রিভিউয়ার, সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামার, ইত্যাদি। এজেন্টদের মধ্যে যোগাযোগ সুষ্ঠুভাবে চলে তা নিশ্চিত করার জন্য, গবেষকরা একটি চ্যাট চেইন তৈরি করেছেন যা পর্যায়গুলিকে অনুক্রমিক পারমাণবিক সাবটাস্কে বিভক্ত করেছে। প্রতিটি সাবটাস্ক এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতা এবং মিথস্ক্রিয়া বাস্তবায়ন করবে।

ChatDev ফ্রেমওয়ার্ক নিচের ছবিতে দেখানো হয়েছে।

 

প্রস্তাবিত চ্যাটডেভ ফ্রেমওয়ার্ক (কুয়ান এট আল, 2023)
 

সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্টে চ্যাটডেভ ফ্রেমওয়ার্ক কীভাবে কাজ করে তা পরিমাপ করতে গবেষকরা বিভিন্ন পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেন। ব্যবহার করে gpt3.5-turbo-16k, নীচে সফ্টওয়্যার পরিসংখ্যান পরীক্ষা কর্মক্ষমতা.

 

চ্যাটডেভ ফ্রেমওয়ার্ক সফ্টওয়্যার পরিসংখ্যান (কুয়ান এট আল, 2023)
 

উপরের সংখ্যাটি ChatDev দ্বারা উত্পন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেম সম্পর্কিত পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের একটি মেট্রিক। উদাহরণস্বরূপ, সর্বনিম্ন 39টি লাইন কোড তৈরি করা হয়, যার সর্বাধিক 359টি কোড। গবেষকরা আরও দেখিয়েছেন যে উত্পন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেমগুলির 86.66% সঠিকভাবে কাজ করেছে।

এটি একটি দুর্দান্ত কাগজ যা বিকাশকারীরা কীভাবে কাজ করে তা পরিবর্তন করার সম্ভাবনা দেখায়। ChatDev-এর সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন বুঝতে কাগজটি আরও পড়ুন। পুরো কোডটি ChatDev-এও পাওয়া যায় সংগ্রহস্থলের.

2. AgentVerse: মাল্টি-এজেন্ট সহযোগিতার সুবিধা এবং এজেন্টদের মধ্যে জরুরী আচরণ অন্বেষণ

AgentVerse দ্বারা কাগজে প্রস্তাবিত একটি কাঠামো চেন এট আল।, 2023 বৃহৎ ভাষার মডেলের মাধ্যমে এজেন্ট গোষ্ঠীগুলিকে গোষ্ঠীর মধ্যে গতিশীল সমস্যা-সমাধান পদ্ধতিতে অনুকরণ করতে এবং অগ্রগতির উপর ভিত্তি করে গ্রুপ সদস্যদের সমন্বয়। এই অধ্যয়নটি স্ট্যাটিক গ্রুপ ডাইনামিকসের চ্যালেঞ্জ সমাধানের জন্য বিদ্যমান যেখানে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট সমস্যা সমাধানে মানিয়ে নিতে এবং বিকাশ করতে পারে না।

AgentVerse ফ্রেমওয়ার্ক ফ্রেমওয়ার্ককে চারটি ধাপে বিভক্ত করার চেষ্টা করে, যার মধ্যে রয়েছে: 

1. বিশেষজ্ঞ নিয়োগ: এজেন্টদের সমস্যা এবং সমাধানের সাথে সারিবদ্ধ করার জন্য সমন্বয় পর্ব
2. সহযোগিতামূলক সিদ্ধান্ত গ্রহণ: এজেন্টরা সমস্যা সমাধানের জন্য একটি সমাধান এবং কৌশল প্রণয়নের জন্য আলোচনা করে। 
3. অ্যাকশন এক্সিকিউশন: এজেন্টরা সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে পরিবেশে অ্যাকশন চালায়।
4. মূল্যায়ন: বর্তমান অবস্থা এবং লক্ষ্য মূল্যায়ন করা হয়। ফিডব্যাক পুরষ্কারটি প্রথম ধাপে ফিরে আসবে যদি লক্ষ্য এখনও পূরণ করতে হয়।

AgentVerse এর সামগ্রিক গঠন নিচের ছবিতে দেখানো হয়েছে।

 

এজেন্টভার্স ফ্রেমওয়ার্ক (চেন এট আল, 2023)
 

গবেষকরা ফ্রেমওয়ার্কের সাথে পরীক্ষা করেছেন এবং এজেন্টভার্স ফ্রেমওয়ার্ককে পৃথক এজেন্ট সমাধানের সাথে তুলনা করেছেন। ফলাফল নীচের ছবিতে উপস্থাপন করা হয়.

 

AgentVerse এর কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ (চেন এট আল, 2023)
 

AgentVerse ফ্রেমওয়ার্ক সাধারণত সমস্ত উপস্থাপিত কাজগুলিতে পৃথক এজেন্টদের ছাড়িয়ে যেতে পারে। এটি প্রমাণ করে যে জেনারেটিভ এজেন্টরা সমস্যা সমাধানের চেষ্টাকারী পৃথক এজেন্টদের চেয়ে ভাল পারফর্ম করতে পারে। আপনি তাদের মাধ্যমে কাঠামো চেষ্টা করতে পারেন সংগ্রহস্থলের.

3. AgentSims: বড় ভাষার মডেল মূল্যায়নের জন্য একটি ওপেন-সোর্স স্যান্ডবক্স

এলএলএম-এর যোগ্যতার মূল্যায়ন এখনও সম্প্রদায় এবং ক্ষেত্রের মধ্যে একটি উন্মুক্ত প্রশ্ন। তিনটি পয়েন্ট যা সঠিকভাবে LLM মূল্যায়ন করার ক্ষমতাকে সীমিত করে তা হল কার্য দ্বারা সীমিত মূল্যায়নের ক্ষমতা, দুর্বল বেঞ্চমার্ক এবং উদ্দেশ্যহীন মেট্রিক্স। এই সমস্যাগুলি পরিচালনা করতে, লিন এট আল, 2023 তাদের কাগজে একটি LLM বেঞ্চমার্ক হিসাবে একটি টাস্ক-ভিত্তিক মূল্যায়নের প্রস্তাব করেছে। এই পদ্ধতিটি এলএলএম-এর কাজগুলির মূল্যায়নের ক্ষেত্রে আদর্শ হয়ে উঠবে বলে আশা করেছিল কারণ এটি উত্থাপিত সমস্ত সমস্যাগুলিকে উপশম করতে পারে। এটি অর্জনের জন্য, গবেষকরা AgentSims নামে একটি কাঠামো প্রবর্তন করেন।

AgentSims হল LLM-এর জন্য মূল্যায়নের কাজগুলি কিউরেট করার জন্য ইন্টারেক্টিভ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন পরিকাঠামো সহ একটি প্রোগ্রাম। AgentSims এর সামগ্রিক উদ্দেশ্য হল গবেষক এবং বিশেষজ্ঞদের একটি প্ল্যাটফর্ম প্রদান করা যাতে টাস্ক ডিজাইনের প্রক্রিয়াটি স্ট্রিমলাইন করা যায় এবং সেগুলিকে একটি মূল্যায়ন টুল হিসাবে ব্যবহার করা যায়। AgentSims এর সামনের প্রান্তটি নীচের ছবিতে উপস্থাপন করা হয়েছে।

 

এজেন্টসিমস ফ্রন্ট এন্ড (লিন এট আল, 2023)
 

যেহেতু AgentSims-এর লক্ষ্য হল প্রত্যেকে যাদের সহজ উপায়ে LLM মূল্যায়ন প্রয়োজন, গবেষকরা সামনের প্রান্তটি তৈরি করেছেন যেখানে আমরা UI এর সাথে যোগাযোগ করতে পারি। আপনি তাদের সম্পূর্ণ ডেমো চেষ্টা করতে পারেন ওয়েবসাইট অথবা AgentSims-এ সম্পূর্ণ কোড অ্যাক্সেস করুন সংগ্রহস্থলের.

জেনারেটিভ এজেন্ট হল এলএলএম-এ মানুষের আচরণ অনুকরণ করার একটি সাম্প্রতিক পদ্ধতি। পার্ক দ্বারা সর্বশেষ গবেষণা এট আল., 2023 জেনারেটিভ এজেন্টরা কী করতে পারে তার একটি দুর্দান্ত সম্ভাবনা দেখিয়েছে। সেজন্য জেনারেটিভ এজেন্টের উপর ভিত্তি করে অনেক ধরণের গবেষণা দেখিয়েছে এবং অনেক নতুন দরজা খুলেছে।

এই নিবন্ধে, আমরা তিনটি ভিন্ন জেনারেটিভ এজেন্ট গবেষণা সম্পর্কে কথা বলেছি, যার মধ্যে রয়েছে:

1. সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট পেপারের জন্য কমিউনিকেটিভ এজেন্ট (, Quan এট আল, 2023)
2. AgentVerse: মাল্টি-এজেন্ট সহযোগিতার সুবিধা প্রদান এবং এজেন্টদের মধ্যে জরুরি আচরণ অন্বেষণ (চেন এট আল।, 2023)

3. AgentSims: বড় ভাষার মডেল মূল্যায়নের জন্য একটি ওপেন-সোর্স স্যান্ডবক্স (লিন এট আল, 2023)
 
 
কর্নেলিয়াস যুধা বিজয়া একজন ডেটা বিজ্ঞান সহকারী ব্যবস্থাপক এবং ডেটা লেখক। আলিয়াঞ্জ ইন্দোনেশিয়াতে পূর্ণ-সময় কাজ করার সময়, তিনি সোশ্যাল মিডিয়া এবং লেখার মাধ্যমে পাইথন এবং ডেটা টিপস শেয়ার করতে পছন্দ করেন।
 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.kdnuggets.com/generative-agent-research-papers-you-should-read?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=generative-agent-research-papers-you-should-read