AI কে মানুষের মত চিন্তা করতে সাহায্য করার জন্য নতুন প্রম্পটিং টেকনিকের দাবি

কখনও ভেবেছেন কীভাবে এআইকে মানুষের মতো আরও চিন্তা করা যায়? লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) একটি ক্রমানুসারে পরবর্তী শব্দের পূর্বাভাস দিতে পারদর্শী হলেও, পদ্ধতিগত চিন্তার প্রয়োজনে সমস্যার সম্মুখীন হলে তারা প্রায়ই হোঁচট খায়। চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং এন্টার করুন – একটি গেম পরিবর্তন করার কৌশল যা আমরা এআই-এর সাথে কীভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করি তা বিপ্লব করে।

ব্রেকিং ডাউন চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং

একটি জটিল ধাঁধা সমাধান করতে একটি শিশু শেখান কল্পনা করুন. তাদের চূড়ান্ত ছবি দেখানোর পরিবর্তে, আপনি প্রতিটি ধাপে তাদের গাইড করুন। মূলত চেইন-অফ-থট (CoT) প্রম্পটিং এলএলএম-এর জন্য এটিই করে। ধাপে ধাপে যুক্তি প্রদর্শন করে এমন উদাহরণ প্রদান করে, আমরা এই মডেলগুলিকে যৌক্তিক অগ্রগতির মাধ্যমে সঠিক সমাধানে পৌঁছাতে সাহায্য করি।

ম্যাজিক সূত্র: কেন এটি কাজ করে

প্রথাগত প্রম্পটিং পদ্ধতিগুলি প্রায়ই হিট-অর-মিস ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। CoT প্রম্পটিং, যাইহোক, জটিল সমস্যাগুলিকে হজমযোগ্য খণ্ডে ভেঙে দেয়, মডেলটিকে প্রতিটি উপাদানকে পদ্ধতিগতভাবে মোকাবেলা করার অনুমতি দেয়। এই পদ্ধতিটি এতটাই সফল প্রমাণিত হয়েছে যে ওপেনএআই-এর সাম্প্রতিক অফারগুলির মতো অত্যাধুনিক মডেলগুলি এটিকে তাদের মূল কার্যকারিতার মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করেছে।

বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশন: গাণিতিক ধাঁধা সমাধান করা

আসুন একটি বাস্তব উদাহরণে ডুব দেওয়া যাক। কল্পনা করুন আপনি একটি AI কে এই সমীকরণটি সমাধান করতে সহায়তা করছেন

5x - 4 = 16

CoT প্রম্পটিং মডেলটিকে কীভাবে গাইড করে তা এখানে রয়েছে:

1. প্রথম ধাপ: উভয় পাশে 4 যোগ করুন
   • 5x - 4 + 4 = 16 + 4
   • 5x = 20
2. দ্বিতীয় ধাপ: উভয় পক্ষকে 5 দ্বারা ভাগ করুন

   • 5x/5 = 20/5

   • x = 4

     
     

এই কাঠামোগত পদ্ধতি সঠিকতা নিশ্চিত করে এবং যুক্তি প্রক্রিয়া প্রদর্শন করে - জটিল গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলির সাথে কাজ করার সময় বিশেষভাবে মূল্যবান কিছু।

চেইন-অফ-থট বনাম ফিউ-শট প্রম্পটিং: পার্থক্য বোঝা

এই উভয় কৌশলই প্রথম নজরে একই রকম মনে হতে পারে তবে তারা একটি ভিন্ন উদ্দেশ্য পরিবেশন করে:

• Few-Shot Prompting : ইনপুট এবং আউটপুট দেখানোর উদাহরণ প্রদান করে, যেমন একাধিক-পছন্দের উত্তর কী।

• চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং : সম্পূর্ণ যুক্তি প্রক্রিয়া প্রদর্শন করে, যেমন একটি গণিত সমস্যায় সমস্ত কাজ দেখানো।

  
  

কিছু-শট প্রম্পটিং এইরকম দেখতে হবে:

 Example 1: Problem: If a store sells books for $5 each and markers for $3 each, how much would 2 books and 4 markers cost? Answer: $22 Example 2: Problem: If a store sells notebooks for $4 each and pens for $2 each, how much would 3 notebooks and 5 pens cost? Answer: $22

চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং এইরকম দেখাবে:

 Problem: If a store sells books for $5 each and markers for $3 each, how much would 2 books and 4 markers cost? Thinking: 1. Calculate cost of books: 2 books × $5 = $10 2. Calculate cost of markers: 4 markers × $3 = $12 3. Total cost = Cost of books + Cost of markers = $10 + $12 = $22 Answer: $22 Problem: If a store sells notebooks for $4 each and pens for $2 each, how much would 3 notebooks and 5 pens cost? Thinking: 1. Calculate cost of notebooks: 3 notebooks × $4 = $12 2. Calculate cost of pens: 5 pens × $2 = $10 3. Total cost = Cost of notebooks + Cost of pens = $12 + $10 = $22 Answer: $22

জিরো-শট চেইন-অফ-থট

" চলো ধাপে ধাপে চিন্তা করি" এর সহজ অথচ শক্তিশালী বাক্যাংশটি ব্যবহার করে, জিরো-শট CoT প্রম্পটিং এমন পরিস্থিতিতে ব্যবহার করা হয় যখন আপনার কাছে উদাহরণ কেসগুলি হাতে থাকে না। উদাহরণস্বরূপ, "চলুন ধাপে ধাপে চিন্তা করি: কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যা ব্যাখ্যা করুন।"

আপনার কখন CoT প্রম্পটিং ব্যবহার করা উচিত?

মোকাবেলা করার সময় CoT প্রম্পটিং উজ্জ্বল হয়:

• জটিল পাটিগণিত
• বহু-পদক্ষেপ যৌক্তিক যুক্তি
• সাধারণ জ্ঞান
• প্রতীকী ম্যানিপুলেশন

দ্য ফিউচার: মাল্টিমডাল চেইন অফ থট

AI যুক্তিতে সাম্প্রতিক অগ্রগতি জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলিতে চাক্ষুষ এবং পাঠ্য উপাদানগুলিকে একীভূত করে। একটি সাইকেল মেরামত, ম্যানুয়াল বোঝা, এবং প্রক্রিয়ার প্রতিটি পর্যায়ে ভিজ্যুয়াল এবং অডিও নির্দেশিকা প্রদান করে একটি AI নির্ণয়ের কল্পনা করুন। মাল্টিমডাল পদ্ধতি AI সমর্থনে আসন্ন অগ্রগতি নির্দেশ করে।

আপনার CoT প্রম্পটগুলির কার্যকারিতা সর্বাধিক করা

যদিও চেইন-অফ-থট প্রম্পটিং শক্তিশালী, এটি নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতার সাথে কাজ করে। মডেলটি সঞ্চালিত যুক্তির পথটি ত্রুটি-মুক্ত হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত নয় এবং ফলাফলে সামান্য বৈচিত্র্য রয়েছে।

ভাল ফলাফল পেতে এখানে কিছু টিপস আছে:

• পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বিভিন্ন পদ্ধতির সঙ্গে পরীক্ষা.
• CoT প্রম্পটিংকে অন্যান্য প্রম্পটিং কৌশলগুলির সাথে একত্রিত করার কথা বিবেচনা করুন।
• সম্ভব হলে 100 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ বড় মডেল ব্যবহার করুন।

উপসংহার

AI কীভাবে অগ্রসর হয়েছে তা প্রদত্ত, এটি স্পষ্ট যে চেইন-অফ-থট (CoT) প্রম্পটিং আরও উন্নত যুক্তির ক্ষমতা ব্যবহার করার জন্য একটি কার্যকর কৌশল। এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশের জন্য বা AI ব্যস্ততায় আরও সর্বোত্তম ফলাফল অর্জনের জন্য CoT প্রম্পটিং নিয়োগ করা সাফল্য অর্জনের সম্ভাবনাকে ব্যাপকভাবে বাড়িয়ে তোলে।

উদ্দেশ্য শুধুমাত্র সঠিক প্রতিক্রিয়া অর্জন করা নয়, এটি করার জন্য গৃহীত পদ্ধতিটি বোঝার উপরও, এবং এটি চেইন-অফ-থট প্রম্পটিংয়ের সৌন্দর্য।

পাদটীকা

1. Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022)। চেইন অফ থট প্রম্পটিং বৃহৎ ভাষার মডেলে যুক্তিকে প্রকাশ করে।
2. Kojima, T., Gu, SS, Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022)। বড় ভাষার মডেলগুলি জিরো-শট রিজনার্স।
3. Zhang, Zhuosheng, et al. "ভাষা মডেলে বহুমুখী চেইন-অফ-থট যুক্তি।" arXiv প্রিপ্রিন্ট arXiv:2302.00923 (2023)।