চ্যাটজিপিটি ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেন দরকারি

চ্যাটজিপিটি বর্তমান সময়ের বহুল আলোচিত একটি নাম। যুগ যুগ ধরে কৃত্রিমতা বর্জন করার আহ্বান শুনে এলেও প্রযুক্তি বিপ্লবের এই বিশেষ সময়ে চলছে বিশেষ এক কৃত্রিমতার জয়গান, সেটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। কৃত্রিম হলেও ‘বুদ্ধিমত্তা’ বলে কথা।

বুদ্ধিমত্তা এমনই এক অমূল্য সম্পদ, যেটির কৃত্রিম রূপও হয়ে উঠেছে কার্যকর। ওপেনএআই কর্তৃক উদ্ভাবন করা চ্যাটজিপিটি একধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তানির্ভর ভাষা মডেল, যেটি মানুষের মতোই বিভিন্ন প্রশ্নের উত্তর, ব্যাখ্যা কিংবা পরামর্শ দিতে চেষ্টা করে।

চ্যাটজিপিটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার গুরুত্বপূর্ণ এক ধারা ‘মেশিন লার্নিং’ ব্যবহার করে বর্তমান পর্যায়ে এসেছে। একটি শিশু যেমন চারপাশের উদাহরণ থেকে দেখে শেখে, মেশিন লার্নিংও তেমন অতীত ডেটা বা উদাহরণ থেকে শেখে। যে ডেটা দিয়ে মেশিনকে শেখানোর কাজটা করানো হয়, সেটিকে বলা হয় ‘ট্রেনিং ডেটা’। এ রকম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তানির্ভর ভাষার মডেল কিন্তু এই প্রথম আমাদের সামনে আসেনি, বেশ কিছু মডেল অনেক দিন ধরে ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়ে আসছে।

জিপিটি-৩ ভিত্তিক চ্যাটজিপিটিকে পূর্ববর্তী ভাষা মডেল জিপিটি-২-এর চেয়ে কয়েক গুণ বেশি ট্রেনিং ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষিত করা হয়েছে। মেশিন বা সিস্টেম এই শিখে ফেলা অংশটুকু মনে রাখে বিভিন্ন গাণিতিক সম্পর্ক, সূত্র ও সমীকরণের মাধ্যমে। যেটি কাজে লাগিয়ে পরবর্তী সময় কেউ ইনপুট দিলে সংশ্লিষ্ট সিস্টেমটি আউটপুট দিয়ে থাকে। চ্যাটজিপিটির ক্ষেত্রে ইনপুট হবে ‘প্রশ্ন’, ‘উত্তর’ হবে আউটপুট এবং সিস্টেম হবে চ্যাটজিপিটি নিজেই। জিপিটি-৩-এর গাণিতিক প্যারামিটারের সংখ্যা ১৭৫ বিলিয়ন, যেখানে জিপিটি-২-এর প্যারামিটারের সংখ্যা দেড় বিলিয়ন। একেবারে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে না হলেও এই প্যারামিটারের সংখ্যা পরোক্ষভাবে চ্যাটজিপিটির লার্ন করা বা শেখার সক্ষমতা আগের তুলনায় কতটুকু বৃদ্ধি পেয়েছে সেটি নির্দেশ করে।