AI-র বড় দুর্বলতা: পুরোনো আর নতুন বার্তায় একই আচরণ, জানুন কী প্রভাব ফেলবে আপনার কাজে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বড় ভাষার মডেল বা LLM-এর একটি মৌলিক সীমাবদ্ধতা সামনে এসেছে। রেডডিটের r/artificial ফোরামে একজন ব্যবহারকারী লক্ষ্য করেছেন যে একই চ্যাট থ্রেডে ৫ মিনিট আগের বার্তা এবং এক সপ্তাহ আগের বার্তার প্রতি মডেলটির আচরণ完全相同। ব্যবহারকারীটি ডেটা স্ট্রাকচার ও অ্যালগরিদম বা DSA অনুশীলনের জন্য একই থ্রেড কয়েকদিন ধরে ব্যবহার করছিলেন। তিনি দেখেন যে মডেলটি সময়ের ব্যবধান বুঝতে পারে না এবং সব বার্তাকে বর্তমান প্রসঙ্গ হিসেবে গণ্য করে।

এই আবিষ্কারটি LLM-এর ডিজাইনের একটি গভীর ত্রুটি উন্মোচন করে। বর্তমান মডেলগুলোতে কোনো অন্তর্নিহিত সময়গত সচেতনতা বা টেম্পোরাল অ্যাওয়ারনেস নেই। তারা শুধু টেক্সটের ক্রম বা সিকোয়েন্স দেখে, কিন্তু বাস্তব জগতের সময়ের গতিপ্রকৃতি বোঝে না। এর ফলে দীর্ঘমেয়াদী কথোপকথনে মডেলটি বিভ্রান্ত হতে পারে এবং অসামঞ্জস্যপূর্ণ উত্তর দিতে পারে।

প্রযুক্তিগতভাবে LLM-গুলো ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি। এই আর্কিটেকচার প্রতিটি টোকেন বা শব্দাংশের অবস্থান বুঝতে পজিশনাল এনকোডিং ব্যবহার করে। কিন্তু এই এনকোডিং শুধু টেক্সটের মধ্যে শব্দের ক্রম নির্ধারণ করে, বাস্তব সময়ের ব্যবধান নয়। তাই থ্রেডে ১০ মিনিট আগে লেখা বার্তা এবং ১০ দিন আগে লেখা বার্তা মডেলের কাছে একই রকম দেখায়। ব্যবহারকারী যদি ম্যানুয়ালি না জানান যে এখন তৃতীয় দিন চলছে, তাহলে মডেলটি আগের দিনের তথ্যকে বর্তমান হিসেবে ধরে নেয়।

এই সমস্যার সমাধানের জন্য গবেষকরা বিভিন্ন পদ্ধতি নিয়ে কাজ করছেন। কিছু পদ্ধতিতে টাইমস্ট্যাম্প বা সময়ের ছাপ যুক্ত করে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রস্তাব রয়েছে। অন্য পদ্ধতিতে মডেলকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সময়ের পরিবর্তন শনাক্ত করার ক্ষমতা দেওয়ার চেষ্টা চলছে। তবে বর্তমানে বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ কোনো LLM-ই এই বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে না। ChatGPT, Claude বা Gemini সবাই এই সীমাবদ্ধতার শিকার।

বাংলাদেশের AI ব্যবহারকারীদের জন্য এই খবর বিশেষ অর্থ বহন করে। বাংলাদেশে ফ্রিল্যান্সার, ডেভেলপার ও শিক্ষার্থীরা কোডিং সহায়তা, কন্টেন্ট তৈরি ও গবেষণার জন্য LLM-এর উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল। দীর্ঘমেয়াদী প্রকল্পে কাজ করার সময় তারা একই থ্রেড ব্যবহার করে থাকে। এই সময়গত সচেতনতার অভাবে মডেলটি পুরোনো তথ্যকে বর্তমান ধরে ভুল পরামর্শ দিতে পারে। যেমন একটি কোডিং সমস্যা নিয়ে আলোচনার সময় মডেলটি মনে করতে পারে যে ব্যবহারকারী এখনও প্রথম ধাপে আছে, যখন বাস্তবে সে তৃতীয় ধাপে পৌঁছে গেছে।

এই সমস্যা থেকে মুক্তি পেতে ব্যবহারকারীদের কিছু কৌশল অবলম্বন করতে হবে। প্রথমত, প্রতিটি নতুন সেশনের শুরুতে মডেলটিকে বর্তমান অবস্থা ও সময় সম্পর্কে স্পষ্ট নির্দেশনা দেওয়া উচিত। দ্বিতীয়ত, দীর্ঘ আলোচনার জন্য থ্রেড ভেঙে নতুন থ্রেড শুরু করা ভালো। তৃতীয়ত, গুরুত্বপূর্ণ তথ্য মডেলকে বারবার মনে করিয়ে দেওয়া প্রয়োজন। তবে এই সবই অস্থায়ী সমাধান।

ভবিষ্যতে LLM-তে সময়গত সচেতনতা যোগ করা একটি গুরুত্বপূর্ণ গবেষণার ক্ষেত্র হয়ে উঠবে। OpenAI, Google ও Anthropic-এর মতো কোম্পানিগুলো এই বিষয়ে কাজ শুরু করেছে বলে জানা যায়। যতদিন না এই বৈশিষ্ট্য আসছে, ততদিন ব্যবহারকারীদের সতর্ক থাকতে হবে এবং ম্যানুয়ালি সময়ের তথ্য সরবরাহ করতে হবে। প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে সাথে এই সীমাবদ্ধতা দূর হবে বলে আশা করা যায়।

আরও পড়ুন

• AI-তে গ্রুপথিঙ্কের জাল কাটছে, সৃজনশীলতা বাড়বে বাংলাদেশের ফ্রিল্যান্সারদের
• AI-এর ভুল ধরা এখন সহজ, নতুন পদ্ধতি দেবে সঠিক উত্তর
• বাংলাদেশের ব্যাংকিংয়ে AI নিয়ন্ত্রণ আসছে, জানুন আপনার লেনদেনে কী বদলাবে