জান ভাজদাক গবেষকরা Appলু এবং ওহিও স্টেট ইউনিভার্সিটি ফিউ-স্টেপ ডিসক্রিট ফ্লো-ম্যাচিং (FS-DFM) নামে একটি নতুন মডেল চালু করেছে যা পূর্ববর্তী মডেলগুলির তুলনায় ১২৮ গুণ দ্রুত টেক্সট তৈরি করতে পারে। নতুন পদ্ধতিটি আধুনিক ভাষা ব্যবস্থার কাজ করার পদ্ধতিকে মৌলিকভাবে পরিবর্তন করতে পারে। বর্তমান ভাষা মডেল, যেমন ChatGPT, যাকে বলা হয় অটোরিগ্রেসিভ পদ্ধতি ব্যবহার করুন। এর অর্থ হল তারা পূর্ববর্তী প্রেক্ষাপটের উপর নির্ভর করে প্রতিটি নতুন ধাপের সাথে ধীরে ধীরে টেক্সট তৈরি করে। এই প্রক্রিয়াটি তুলনামূলকভাবে সঠিক, তবে ধীরও। বিপরীতে, ডিফিউজ মডেলগুলি একই সাথে একাধিক টোকেন তৈরি করে এবং তারপর ধীরে ধীরে কয়েকটি ধাপে সেগুলিকে পরিমার্জন করে। ফলাফল হল টেক্সট যা সমান্তরাল এবং দ্রুত তৈরি হয়।
এটা হতে পারে তোমার আগ্রহ থাকতে পারে
একটি বিশেষ বিভাগ হল তথাকথিত ফ্লো-ম্যাচিং মডেল যা এই প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে তোলে। ধীরে ধীরে সূক্ষ্ম-সুরকরণের পরিবর্তে, তারা একক ধাপে চূড়ান্ত ফলাফল তৈরি করতে পারে। নতুন মডেল Applu উভয় পদ্ধতির সুবিধাগুলিকে একত্রিত করে। FS-DFM মাত্র আটটি পুনরাবৃত্তিতে একটি সম্পূর্ণ পাঠ্য তৈরি করতে পারে, একই সাথে হাজারেরও বেশি ধাপের প্রয়োজন এমন মডেলগুলির মতো একই গুণমান বজায় রাখে। গবেষণা অনুসারে, FS-DFM কম জটিলতা অর্জন করেছে, যা পাঠ্যের মানের একটি সূচক এবং আরও স্থিতিশীল এনট্রপি, নিশ্চিততা এবং variaছোট আকারের (১.৭ থেকে ০.১৭ বিলিয়ন প্যারামিটার সহ সংস্করণ) সত্ত্বেও, FS-DFM বৃহত্তর মডেলের তুলনায় আরও স্বাভাবিক এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ টেক্সট তৈরি করতে সক্ষম হয়েছিল। Apple এবং ওহিও স্টেট ইউনিভার্সিটি বর্তমানে ফলাফলের আরও গবেষণা এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা সক্ষম করার জন্য সোর্স কোড এবং প্রশিক্ষিত মডেল প্রকাশ করার পরিকল্পনা করছে। নতুন FS-DFM মডেলটি বাস্তবে ভাষা মডেলগুলির আরও দক্ষ, নির্ভুল এবং অ্যাক্সেসযোগ্য ব্যবহারের দিকে পরবর্তী পদক্ষেপ হতে পারে।
আর এই মডেলটি কি CZ/SK তেও জেনারেট করে? কারণ যদি না হয়, তাহলে GPT আরও ভালো।
এটা একটা শুরু। আমি বিভিন্ন কাজের জন্য ৪টি ভিন্ন ভিন্ন টেক্সট ব্যবহার করি। টেক্সট তৈরির গতি কোন সমস্যা নয়। সমস্যা হল এর নির্ভুলতা। থেকে apple আমি একটা অপবাদ আশা করছি।