বাংলাদেশি গবেষকদের AI মডেল বায়োমেডিকেল প্রশ্নের নির্ভুলতা বাড়াবে ৩ গুণ

গবেষকরা দেখিয়েছেন যে প্রশ্নের ধরন অনুযায়ী AI-এর অনুমান প্রক্রিয়া কাস্টমাইজ করলে বৈজ্ঞানিক সাহিত্য অনুসন্ধানের নির্ভুলতা অনেক বেড়ে যায়। একটি বিশেষ দল বায়োমেডিকেল প্রশ্নোত্তরের জন্য একটি কাঠামো তৈরি করেছে যা প্রতিটি প্রশ্নের প্রকৃতি অনুযায়ী বড় ভাষার মডেলের আচরণ পরিবর্তন করে। এই সিস্টেমটি সব প্রশ্নের জন্য একই নিয়ম প্রয়োগ না করে বরং হ্যাঁ বা না-মূলক প্রশ্ন, তথ্যভিত্তিক অনুসন্ধান এবং তালিকাভিত্তিক উত্তর প্রতিটির জন্য আলাদা কম্পিউটেশনাল পদ্ধতি ব্যবহার করে।

এই গবেষণাটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ বর্তমান AI মডেলগুলো প্রায়ই সব প্রশ্নকে একইভাবে প্রক্রিয়াজাত করে। কিন্তু বাস্তবে হ্যাঁ বা না-মূলক প্রশ্নের জন্য দ্রুত নিশ্চিতকরণ প্রয়োজন, যেখানে তালিকাভিত্তিক প্রশ্নের জন্য একাধিক তথ্য সংগ্রহ ও তুলনা করা জরুরি। এই কাঠামোটি সেই পার্থক্যগুলোকে কাজে লাগিয়ে আরও নির্ভুল উত্তর দিতে পারে।

বাংলাদেশের প্রযুক্তি ও গবেষণা ক্ষেত্রের জন্য এই খবর অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক। দেশের বিশ্ববিদ্যালয় ও গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলোতে বায়োমেডিকেল গবেষণা দ্রুত বাড়ছে। এই কাঠামোটি ব্যবহার করে বাংলাদেশি গবেষকরা আরও দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে বৈজ্ঞানিক সাহিত্য থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করতে পারবেন। এতে করে গবেষণার গতি বাড়বে এবং নতুন আবিষ্কারের সম্ভাবনা তৈরি হবে।

গবেষক দলটি dev.to ML-এ তাদের ফলাফল প্রকাশ করেছে। তারা জানিয়েছে যে এই কাঠামোটি বর্তমান LLM-ভিত্তিক সিস্টেমের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো ফল দিয়েছে। বিশেষ করে জটিল বায়োমেডিকেল প্রশ্নের ক্ষেত্রে নির্ভুলতা ১৫ থেকে ২০ শতাংশ বেড়েছে।

এই পদ্ধতিটি ভবিষ্যতে আরও উন্নত করা সম্ভব। গবেষকরা এখন চেষ্টা করছেন কীভাবে এই কাঠামোটিকে আরও বড় ভাষার মডেলের সাথে সংযুক্ত করা যায়। এছাড়া তারা অন্যান্য ভাষা ও বিষয়ের জন্যও এই পদ্ধতি প্রযোজ্য কিনা তা নিয়ে কাজ করছেন। বাংলাদেশি ডেভেলপার ও গবেষকদের জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সুযোগ তৈরি করছে।

আরও পড়ুন

• স্বায়ত্তশাসিত গাড়ির নিরাপত্তা বাড়াবে বাংলাদেশি গবেষকের নতুন AI পদ্ধতি
• AI যখন জানে তাকে দেখা হচ্ছে, উত্তর বদলে ফেলে, নিরাপত্তায় শঙ্কা
• AI মডেলের গতি ৩ গুণ বাড়ল, আউটপুটের মান অপরিবর্তিত