Adam অ্যালগরিদম ছাড়া ChatGPT হতো না, জানুন কী লাভ হচ্ছে বাংলাদেশে
Adam অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম ছাড়া ChatGPT, Claude বা Gemini-এর মতো বড় ভাষার মডেল তৈরি হতে আরও অনেক বছর লেগে যেত। প্রযুক্তি বিশ্লেষকরা বলছেন, Transformer এবং GPU-র পাশাপাশি Adam-ই আধুনিক AI-র তৃতীয় স্তম্ভ।
Adam অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম ছাড়া ChatGPT, Claude বা Gemini-এর মতো বড় ভাষার মডেল তৈরি হতে আরও অনেক বছর লেগে যেত। প্রযুক্তি বিশ্লেষকরা বলছেন, Transformer এবং GPU-র পাশাপাশি Adam-ই আধুনিক AI-র তৃতীয় স্তম্ভ।
বড় ভাষার মডেল বা LLM-এর জগতে Transformer আর্কিটেকচার আর GPU-র কথা সবাই জানে। কিন্তু একটি অ্যালগরিদম আছে যা ছাড়া আজকের ChatGPT, Claude, Gemini বা Llama-র অস্তিত্ব হয়তো থাকত না। সেটি হলো Adam অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম।
Dev.to-র একটি বিশ্লেষণে বলা হয়েছে, Adam অ্যালগরিদমই বড় ভাষার মডেলগুলোর প্রশিক্ষণকে বাস্তবসম্মত করেছে। এই অ্যালগরিদম মডেলটির প্রতিটি প্যারামিটারের জন্য আলাদা আলাদা শেখার হার নির্ধারণ করে। ফলে বিপুল পরিমাণ ডেটা নিয়ে কাজ করলেও প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া দ্রুত এবং স্থিতিশীল থাকে।
Adam-এর পূর্ণরূপ হলো Adaptive Moment Estimation। এটি মূলত দুইটি পুরনো পদ্ধতি AdaGrad এবং RMSProp-এর সেরা দিকগুলো নিয়ে তৈরি। AdaGrad বিরল ডেটার জন্য ভালো কাজ করে, আর RMSProp পরিবর্তনশীল ডেটার জন্য উপযোগী। Adam এই দুইয়ের সমন্বয়ে একটি শক্তিশালী অপ্টিমাইজার তৈরি করেছে।
Transformer মডেল যখন ২০১৭ সালে আসে, তখন প্রশিক্ষণের গতি ছিল প্রধান বাধা। GPT-3-এর মতো মডেলের ১৭৫ বিলিয়ন প্যারামিটার প্রশিক্ষণ দেওয়া ছিল প্রায় অসম্ভব। Adam সেই বাধা দূর করে। এটি প্রতি ধাপে গ্রেডিয়েন্টের গড় এবং ভ্যারিয়েন্স হিসাব করে ওয়েট আপডেট করে। ফলে মডেলটি দ্রুত কনভার্জ হয় এবং স্থানীয় মিনিমায় আটকে যায় না।
OpenAI-র গবেষকরা জানিয়েছেন, GPT-3 প্রশিক্ষণের সময় Adam ব্যবহার করায় আগের পদ্ধতির তুলনায় প্রশিক্ষণের সময় প্রায় ৩০ শতাংশ কমেছে। শুধু সময় নয়, মডেলের নির্ভুলতাও বেড়েছে। কারণ Adam নয়েজি ডেটা বা অসম্পূর্ণ গ্রেডিয়েন্টের মধ্যেও সঠিক পথ খুঁজে নিতে পারে।
বাংলাদেশের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষক ও ডেভেলপারদের জন্যও Adam অ্যালগরিদম অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। দেশে যারা নিজস্ব ভাষার মডেল তৈরি করছেন বা ট্রান্সফার লার্নিং নিয়ে কাজ করছেন, তারা Adam ব্যবহার করেই দ্রুত ফল পাচ্ছেন। ফ্রিল্যান্সার এবং স্টার্টআপগুলোর জন্য এটি একটি সাশ্রয়ী সমাধান, কারণ কম্পিউটেশনাল খরচ কমিয়ে দেয়।
বাংলাদেশে সম্প্রতি কিছু প্রযুক্তি স্টার্টআপ BanglaBERT এবং অন্যান্য স্থানীয় ভাষার মডেল তৈরিতে Adam-ই ব্যবহার করছে। তারা জানিয়েছে, Adam ছাড়া সীমিত রিসোর্সে এই মডেল তৈরি করা প্রায় অসম্ভব ছিল।
Adam-এর জনপ্রিয়তা বাড়লেও এটি নিখুঁত নয়। কখনো কখনো এটি জেনারেলাইজেশন সমস্যায় পড়ে, অর্থাৎ প্রশিক্ষণ ডেটায় ভালো পারফর্ম করলেও নতুন ডেটায় দুর্বল হয়। তাই গবেষকরা এখন AdamW বা LAMB-এর মতো উন্নত সংস্করণ নিয়ে কাজ করছেন। তবে বর্তমান LLM বিপ্লবের মূল চালিকাশক্তি এখনও Adam-ই।
ভবিষ্যতে আরও বড় মডেল আসবে, আরও জটিল কাজ করবে। কিন্তু Adam অ্যালগরিদমের অবদান ইতিহাসে থেকে যাবে। কারণ এটি প্রমাণ করেছে যে সঠিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি বেছে নিলে অসম্ভবকেও সম্ভব করা যায়।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: dev.to ML
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...