AI Hallucination হলো এমন একটি ঘটনা যেখানে AI model এমন information generate করে যা শুনতে বিশ্বাসযোগ্য হলেও ভুল, unsupported বা সম্পূর্ণ fabricated হতে পারে। Reliable AI system তৈরি করতে এটি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
RAG এবং Fine-Tuning দুটি ভিন্ন AI problem solve করে। RAG model-কে external knowledge দেয়, আর Fine-Tuning additional training-এর মাধ্যমে model-এর behavior বা capability adapt করে।
Temperature হলো একটি generation parameter, যা LLM-এর output কতটা predictable বা diverse হবে তা প্রভাবিত করে। Reliable এবং creative AI system তৈরি করতে Temperature সম্পর্কে ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ।
LLM মানুষের মতো সরাসরি পুরো text process করে না। এটি text-কে token হিসেবে process করে। Context window, API cost, model limitation এবং LLM performance বোঝার জন্য Tokenization সম্পর্কে জানা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
Similarity Search ব্যবহার করে AI system কোনো query-এর সাথে meaning-এর দিক থেকে সবচেয়ে কাছাকাছি information খুঁজে বের করতে পারে। Embeddings, Vector Database এবং Cosine Similarity কীভাবে একসাথে কাজ করে তা জানুন।
Embeddings text, image বা অন্যান্য data-কে numerical vector-এ convert করে, যেখানে data-এর meaning ও relationship-এর information থাকে। Semantic Search, RAG এবং modern AI application-এ Embeddings কীভাবে কাজ করে তা জানুন।
AI Hallucination হলো এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে AI model আত্মবিশ্বাসের সাথে এমন information তৈরি করে যা ভুল, unsupported বা সম্পূর্ণ fabricated হতে পারে। কেন hallucination হয় এবং কীভাবে production AI system-এ এটি কমানো যায় তা জানুন।
RAG এবং Fine-Tuning দুটোই AI application উন্নত করতে ব্যবহার করা হয়, কিন্তু এরা ভিন্ন সমস্যার সমাধান করে। জেনে নিন কীভাবে কাজ করে, কখন কোনটি ব্যবহার করবেন এবং কেন পরিবর্তনশীল information-এর জন্য RAG বেশি কার্যকর হতে পারে।
AI Agent শুধু response generate করে না; এটি reasoning করতে পারে, tools ব্যবহার করতে পারে এবং goal পূরণের জন্য বিভিন্ন action নিতে পারে। AI Agent কীভাবে কাজ করে এবং chatbot থেকে এর পার্থক্য কী তা জানুন।
AI Model, AI API এবং AI Application একটি AI system-এর ভিন্ন ভিন্ন layer। বাস্তব AI application তৈরি করতে এগুলো কীভাবে একসাথে কাজ করে তা সহজভাবে জানুন।
Zero-Shot, One-Shot এবং Few-Shot Prompting হলো LLM-কে বিভিন্ন সংখ্যক example দিয়ে নির্দিষ্ট task সম্পন্ন করানোর prompting technique। জেনে নিন এগুলো কীভাবে কাজ করে এবং কখন কোনটি ব্যবহার করবেন।
Context Window নির্ধারণ করে একটি LLM এক সময়ে কতটুকু information process করতে পারে। Tokens, context limit এবং AI application-এর performance-এর ওপর এর প্রভাব সহজভাবে জানুন।
15টির মধ্যে 12টি দেখানো হচ্ছে
