আসলের ভিতরকার বিষয়: ChatGPT কীভাবে কাজ করে (জটিল নয়, শুধু তথ্য)

আপনি যদি AI ব্যবহার করে একটি ইমেইল লিখে থাকেন, একটি মেসেজ অনুবাদ করে থাকেন, বা একটি রিপোর্ট সারাংশ করেছেন, তাহলে আপনি ChatGPT-কে পরিমাপ করেছেন। এই গাইডটি এটি কীভাবে কাজ করে তা সাধারণ ভাষায় ব্যাখ্যা করে। কোনো মায়া নয়। কোনো বাড়াবাড়ি নয়। শুধুমাত্র মেকানিজম: মডেলটি কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়, এটি আপনার শব্দগুলোকে কীভাবে উত্তরে রূপান্তরিত করে, কেন এটি কখনও কখনও ভুল করে এবং কীভাবে ভাল ফলাফল পেতে হয়। এই প্রবন্ধ জুড়ে, আমরা ব্যবহারিক উদাহরণ দেখাব যা আপনি আজ চেষ্টা করতে পারেন এবং সহজ নিয়ম যা আপনাকে সমস্যামুক্ত রাখে। যখনই আমরা শব্দটি ChatGPT ব্যবহার করি, ধরে নিন আমরা বর্তমান, ট্রান্সফর্মার-ভিত্তিক ভাষা মডেলের পরিবারকে নির্দেশ করছি যা আপনি অ্যাপ্লিকেশনে বা API এর মাধ্যমে ব্যবহার করেন।

কীভাবে ChatGPT কাজ করে

সিস্টেমটিকে বিশাল একটি প্যাটার্ন-চিহ্নিতকারী হিসাবে ভাবুন। এটি আপনার প্রম্পটটি পড়ে, এটিকে সূক্ষ্ম খণ্ডে ভাগ করে যা টোকেন নামে পরিচিত, এবং অনুমান করে কী পরবর্তী হতে হবে। এটি একের পর এক, ক্রমাগত এটি করে যতক্ষণ না এটি সম্পূর্ণ উত্তর তৈরি করে। পেছনের দৃশ্যগুলোতে, একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক যার বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে সমস্ত সম্ভাবনাগুলি মূল্যায়ন করে এবং একটি সম্ভাব্য ক্রম বেছে নেয়। এখানে “বুদ্ধিমত্তা” বলতে এটি বোঝায়: অত্যন্ত দ্রুত প্যাটার্ন ভবিষ্যৎবাণীমূলক পদ্ধতি যা প্রশিক্ষণ থেকে শেখা হয়। যখন লোকেরা বলে ChatGPT আপনাকে “বুঝেছে”, তারা বোঝায় এর শেখা প্যাটার্ন আপনার শব্দচয়নের সাথে যথেষ্ট পরিমাণে মিলে যায়, যা সহায়ক পাঠ্য তৈরি করে। কারণ একই মেকানিজম কোড, টেবিল এবং মার্কডাউনেও কাজ করে, আপনি ChatGPT-কে SQL লিখতে, CSV ফাইল পরিষ্কার করতে বা একটি JSON স্কিমা চিনতাই করতে বলতে পারেন, ঠিক যেভাবে এটি একটি কবিতা বা পরিকল্পনা লিখে।

সাধারণ-ইংরেজি সারসংক্ষেপ

বিস্তারিত বিবরণের মধ্যে যাওয়ার আগে, এখানে সংক্ষিপ্ত সংস্করণ। আধুনিক AI মডেলগুলি বিশাল পরিমাণে লেখা এবং অন্যান্য ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয়। প্রিট্রেনিংয়ের সময়, মডেলটি একটি ক্রমে পরবর্তী টোকেনটি অনুমান করতে শেখে। ফাইন-টিউনিংয়ের সময়, এটি আরো সহায়ক, সততাসংক্রান্ত, এবং সুরক্ষারতিকর হতে উত্সাহিত করা হয়। রানের সময়, আপনার প্রম্পট একটি টোকেনাইজার দিয়ে যায়, ট্রান্সফর্মার নেটওয়ার্কের মাধ্যমে প্রবাহিত হয় এবং টোকেন হিসাবে ফিরে আসে যা শব্দে ডিকোড হয়। অন্যান্য সবকিছু—টুল, ছবি, ভয়েস, এবং ব্রাউজিং—তবে বেস চক্রের উপরে স্তরযুক্ত হয়। আপনি কেবল একটি জিনিস মনে রাখলে, এটি মনে রাখুন: পুরো স্ট্যাকটি হল একটি দ্রুত লুপ অফ প্রেডিক্ট-এ-টোকেন, তারপর পরবর্তী একটি অনুমান করা।

প্রশিক্ষণ ১০১: ডেটা, টোকেন, এবং প্যাটার্ন

ডেটা উত্স। মডেলটি লাইসেন্সপ্রাপ্ত ডেটার মিশ্রণ, মানুষের দ্বারা তৈরি ডেটা, এবং সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ বিষয়বস্তু থেকে শিখে। লক্ষ্য পৃষ্ঠাগুলি মুখস্থ করা নয়; এটি অনেক শৈলী এবং ডোমেইন জুড়ে পরিসংখ্যানমূলক প্যাটার্ন শেখা।

টোকেন। কম্পিউটারগুলি শব্দকে আমাদের মতো করে দেখে না। তারা টোকেন ব্যবহার করে—সংক্ষেপে অক্ষরের ধারা। “Apple”, “apples”, এবং “applet” অভিন্ন টোকেন প্যাটার্নের সাথে মুভম্যাপ করা হয়। মডেলটি টোকেনগুলিকে অনুমান করে, অক্ষর নয় বা পুরো শব্দ নয়। এই কারণেই এটি কখনও কখনও বিচিত্র শব্দ গঠন করে: গণিত টোকেনগুলিতে কাজ করে।

স্কেল। বিশাল ব্যাচের উপর বিশেষকৃত হার্ডওয়্যারে প্রশিক্ষণ ব্যবহার করে। আরো ডেটা এবং কম্পিউট মডেলটিকে বিস্তৃত প্যাটার্ন ধরতে সহায়তা করে (বাক্যগঠন, তথ্য, লেখার শৈলী, কোড স্ট্রাকচার)। তবে শুধুমাত্র মাত্রার মান বিবর্ধনের নিশ্চয়তা দেয় না; ডেটা কীভাবে পরিণত হয় এবং কীভাবে প্রশিক্ষণ আকৃত হয় তাও কাঁচামালের আকারের মতো গুরুত্বপূর্ণ।

সাধারণীকরণ। মূল ফলাফল হল সাধারণীকরণ। মডেলটি মিলিয়ন উদাহরণের উপর থেকে শিখে, তারপর সেই প্যাটার্নগুলো ইভন নতুন প্রম্পটে প্রয়োগ করে। এটি একটি ব্যক্তিগত ডাটাবেজ “খুঁজে” বেরাতে পারে না যদি না আপনি সংযোগ করেন, এবং এটি ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগত স্মৃতি ধরে রাখতে পারে না যদি না তারা বর্তমান সেশনে বা সংযুক্ত টুলের মাধ্যমে প্রাপ্ত হয়।

নিরাপত্তা। মডেলের চারপাশে বিষয়বস্তু ফিল্টার এবং নিরাপত্তা নীতিমালা স্তরিত থাকে যাতে ক্ষতিকারক প্রম্পটগুলো প্রতিরোধ করা হয় এবং সংবেদনশীল বিষয়গুলো সতর্কতার সাথে পরিচালিত হয়।

ট্রান্সফর্মার, সাধারণভাবে ব্যাখ্যা

একটি ট্রান্সফর্মার হল মূল আর্কিটেকচার। পূর্ববর্তী নেটওয়ার্কগুলি বাম-থেকে-ডানে পাঠ্য পড়ত। ট্রান্সফর্মারগুলি সবকিছু সমান্তরালভাবে পড়ে এবং ব্যবহার করে স্বয়ং-মনোযোগ যাচাই করতে যে টোকেনগুলো একে অন্যের সাথে কিভাবে সম্পর্কিত। একটি বাক্যের শেষে যদি একটি শব্দ শুরুতে একটি শব্দের উপর নির্ভর করে, মনোযোগ মডেলটিকে সেই দীর্ঘপথের লিঙ্কটি মনে রাখতে সহায়তা করে। মনোযোগ এবং ফিড-ফরোয়ার্ড ব্লকগুলো স্তরে স্তরে জমে ওঠে, যা মডেলটিকে দীর্ঘমূলকের প্রম্পট, কোড, এবং মিশ্র শৈলিগুলিকে আরও সহজে পরিচালনা করতে সক্ষম করে। কারণ মডেলটি পুরো ক্রমকে একত্রে পড়ে, এটি আপনার প্রম্পটের দূরবর্তী অংশ থেকে নির্দেশক সংকেত যুক্ত করতে পারে, যার কারণে দীর্ঘকাল ধরে প্রেক্ষাপট উইন্ডোগুলি এতটাই উপযোগী। স্ট্যাকের শেষে, মডেলটি সম্ভাব্য পরবর্তী টোকেনের জন্য একটি স্কোর আউটপুট করে। একটি সোফটম্যাক্স ফাংশন এই স্কোরগুলোকে সম্ভাব্যতায় রূপান্তরিত করে। ডিকোডার তারপর আপনার সেটিংস অনুসারে একটি টোকেন নমুনা করে।

প্রিট্রেনিং থেকে ফাইন-টিউনিংয়ের দিকে

প্রিট্রেনিং। বেস মডেলটি একটি দক্ষতা শেখে: পরবর্তী টোকেন অনুমান করা। “প্যারিস হল রাজধানী”, এই প্রদত্ত বাক্যাংশে, পরবর্তী সেরা টোকেন সাধারণত “ফ্রান্স” হয়। এর অর্থ এই নয় যে মডেলটি ভূগোলকে মানুষের মতো “জানে”; এটি একটি শক্তিশালী পরিসংখ্যানমূলক প্যাটার্ন শিখেছে যা বাস্তবতার সাথে মিলিত।

পরিশীলিত ফাইন-টিউনিং। প্রশিক্ষকরা মডেলটিতে উচ্চমানের উত্তরের উদাহরণ প্রম্পট দেয়। এটি স্বর, ফর্ম্যাটিং, এবং কাজের নির্বাহণ (একটি ইমেইল লেখো, একটি পরিকল্পনা খসড়া করো, কোড রূপান্তর করো) শেখায়।

মানুষের প্রতিক্রিয়া থেকে পরিশীলিত শিক্ষণ (RLHF)। মানুষ একাধিক মডেল উত্তরের মধ্যে তুলনা করে একই প্রম্পটের জন্য। একটি পুরস্কার মডেল শিখে কোন উত্তরটি ভাল। তারপর বেস মডেলটি এমন উত্তরগুলি পরি‍ড্‍প্রদান করার জন্য উন্নত করা হয় যা মানুষ পছন্দ করে—বিনয়ী, বিষয়ের উপর এবং কম ঝুঁকিপূর্ণ। নিরাপত্তা নিয়মও যোগ করা হয় ক্ষতিকারক আউটপুট কমানোর জন্য।

টুল ব্যবহার। ভাষার মূলের উপরে, কিছু সংস্করণ টুল কল করতে পারে: ওয়েব সার্চ, কোড ইন্টারপ্রিটার, ভিশন অ্যানালাইজার বা কাস্টম API। মডেলটি সিদ্ধান্ত নেয় (আপনার প্রম্পট এবং সিস্টেম সেটিংসের উপর ভিত্তি করে) কখন একটি টুল কল করতে হবে, ফলাফল পড়ে এবং প্রতিক্রিয়াটি জারি করে। টুলগুলোকে অতিরিক্ত ইন্দ্রিয় ও হাত ভাবুন, এটি মস্তিষ্কের অংশ নয়।

যুক্তি ও বহু-ধাপ কাজ

বৃহৎ মডেলগুলি সাধারণ উত্তরের জন্য ভালো। কঠিন সমস্যাগুলোর জন্য ইচ্ছাকৃত ধাপ প্রয়োজন। যত্নশীল প্রম্পটিং সহ, মডেলটি পরিকল্পনা করতে পারে: টাস্কটি পরিষ্কার করা, ক্রম অনুযায়ী অংশগুলি সমাধান করা, এবং ফলাফলগুলি পরীক্ষা করা। এটিকে বলে গঠনমূলক যুক্তি. এটি গতি থেকে নির্ভরতার জন্য বিনিময় করে, যার কারণে জটিল কাজগুলি ধীরে চলতে পারে বা বেশী কম্পিউট ব্যবহার হতে পারে। সেরা প্রম্পটগুলো ধাপগুলিকে স্পষ্ট করে তোলে: “ধারণাগুলি তালিকাভুক্ত করুন, সংখ্যাগুলি গণনা করুন, তারপর পছন্দটি ব্যাখ্যা করুন।” অন্য একটি পথ হল কয়েকটি উদাহরণ দেওয়া (“কিছুভাবে প্রম্পটিং”), যা মডেলকে ভালো সমাধানের নমুনা দেখায় আপনাকে আপনার নিজেরটি চাওয়ার আগে। যথাগত সীমাবদ্ধতার সাথে, মডেলটি প্রয়োজনীয়তাগুলোকে চেকলিস্টে রূপান্তর করতে পারে, অস্পষ্ট অনুরোধগুলোকে পরীক্ষারযোগ্য ধাপে রূপান্তর করতে পারে এবং সাধারণ ভাষায় বিকল্পের বিনিময়গুলি ব্যাখ্যা করতে সক্ষম।

মাল্টিমোডাল ইনপুট

বেশিরভাগ আধুনিক সিস্টেম ছবি, অডিও এবং কখনও কখনও ভিডিও প্রক্রিয়া করতে পারে। মূল ধারণাটি একই: সমস্তকিছু টোকেন (বা এমবেডিংয়ে) রূপান্তরিত হয়, ট্রান্সফর্মারের মাধ্যমে চালানো হয় এবং পুনরায় শব্দ, লেবেল বা সংখ্যায় পরিবর্তিত হয়। এভাবেই মডেলটি একটি চিত্রের বর্ণনা করতে পারে, একটি চার্ট পড়তে পারে বা একটি অ্যালট টেক্সট খসড়া করতে পারে। ভয়েজ মোডে সাউন্ড ইনপুট থেকে টেক্সট পর্যন্ত এবং টেক্সট থেকে সাউন্ড আউটপুট তৈরি হয়। এমনকি এটি ছবি বা সাউন্ড পরিচালনা করলেও, চূড়ান্ত আউটপুটটি এখনও ভাষা মডেলটি পরবর্তী টোকেন অনুমান করে দ্বারা প্রস্তুত করা হয়। কারণ ইন্টারফেসটি সামঞ্জস্যপূর্ণ, আপনি ChatGPT-কে একটি চিত্র বলনা করে, আপনার স্লাইডের সামগ্রীটি তুলে ধরতে, তারপর বক্তব্যের নোট লিখতে বলতে পারেন কোনো টুল পরিবর্তন ছাড়াই।

সীমাবদ্ধতা এবং ব্যর্থতার মোড

হ্যালুসিনেশন। মডেল কখনও কখনও এমন জিনিস বলে যা সঠিক বলে মনে হয় কিন্তু সঠিক নয়। এটি মিথ্যা বলছে না; এটি সম্ভবত যোগ্য টেক্সট পূর্বাভাস করছে। ঝুঁকি কমানোর জন্য এটি উৎস উদ্ধৃত করে, ক্যালকুলেটরের সাথে চেক করে, বা একটি টুল কল করতে বলুন।

স্থিতিসূচকতা। মডেলটির অন্তর্নির্মিত জ্ঞান একটি কাটঅফ রয়েছে। এটি ব্রাউজ বা সংযুক্ত ডেটা ব্যবহার করতে পারে যদি সেই সক্ষমতা সক্রিয় থাকে; অন্যথায়, এটি গত সপ্তাহের সংবাদ জানবে না।

অস্পষ্টতা। যদি আপনার প্রম্পট অস্পষ্ট হয়, আপনি একটি অস্পষ্ট উত্তর পাবেন। প্রসঙ্গ, বাধা এবং উদাহরণ দিন। লক্ষ্য, শ্রোতা, ফর্ম্যাট এবং সীমাবদ্ধতা নির্ধারণ করুন।

গণিত ও একক। কাঁচা মডেলগুলি গাণিতিক বা একক পরিবর্তনের উপর পা পিছলে যেতে পারে। ধাপধাপে গণনার জন্য বলুন বা একটি ক্যালকুলেটর টুল সক্রিয় করুন।

পক্ষপাত। প্রশিক্ষণ ডেটা পৃথিবীর প্রতিচ্ছবি, এর পক্ষপাতসহ। নিরাপত্তা সিস্টেমগুলি ক্ষতির পরিমাণ কমানোর চেষ্টা করে, কিন্তু তারা নিখুঁত নয়। উচ্চঝুঁকিসমূহ এলাকায় (মেডিক্যাল, আইনি, আর্থিক), ফলাফলগুলো খসড়া হিসাবে গণ্য করুন যা যোগ্য ব্যক্তিদের দ্বারা পর্যালোচনা করা উচিত।

যেখানে ChatGPT ভুল করে

নিরাপদ ফলাফলের জন্য একটি দ্রুত চেকলিস্ট:

• যখন তথ্য গুরুত্বপূর্ণ হয় তাহলে উৎস জিজ্ঞাসা করুন।

• গণনাগুলোর জন্য, ধাপ এবং চূড়ান্ত সংখ্যা জানতে চাইুন।

• নীতি বা আইনগুলোর জন্য, সুনির্দিষ্ট ধারাটি জিজ্ঞাসা করুন এবং তা যাচাই করতে অঙ্গীকার করুন।

• কোডিংয়ে, ইউনিট পরীক্ষাগুলি চালান এবং লিন্টিং করুন।

• সৃজনশীল কাজের জন্য, শৈলিপথ এবং উদাহরণ দিন।

• সংযুক্ত টুলগুলো ব্যবহার করার সময়, টুলটি কি ফেরত দিয়েছে তা যাচাই করুন আপনার কাজ করার আগে।

• প্রম্পটগুলো সংক্ষিপ্ত, নির্দিষ্ট এবং পরীক্ষারযোগ্য রাখুন।

প্রম্পটিং প্লেবুক (কিশোর-বান্ধব সংস্করণ)

1. ভূমিকা এবং লক্ষ্য নির্ধারণ করুন। “আপনি একজন HR সমন্বয়ক। ২০০ শব্দে একটি শিফট বিনিময় নীতি খসড়া করুন।”

2. প্রসঙ্গ প্রদান করুন। “আমাদের দলগুলি ২৪/৭ কাজ করে। ওভারটাইম পূর্বানুমোদিত হতে হবে। বুলেট পয়েন্ট ব্যবহার করুন।”

3. বাধাগুলি তালিকাভুক্ত করুন। “আইনি পরামর্শ থেকে বিরত থাকুন। নিরপেক্ষ স্বর ব্যবহার করুন। একটি সংক্ষিপ্ত অব্যাহতি অন্তর্ভুক্ত করুন।”

4. স্ট্রাকচার দরকার। “একটি H2 শিরোনাম, বুলেট, এবং একটি সমাপ্ত পরামর্শ দিন।”

5. তদন্তের জন্য জিজ্ঞাসা করুন। “সংক্ষিপ্ত তথ্য এবং ঝুঁকিপূর্ণ অনুমান তালিকাভুক্ত করুন।”

6. পুনরাবৃত্তি। প্রতিক্রিয়া পেস্ট করুন এবং স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করার পরিবর্তে একটি সংশোধন চাইুন।

7. উদাহরণ ব্যবহার করুন। একটি ভাল উত্তর এবং একটি খারাপ উত্তর দেখান যাতে মডেল আপনার সুর উৎসাহিত করে।

8. ব্যাপ্তি ক্রিপ বন্ধ করুন। যদি উত্তর এগিয়ে যায়, “শুধুমাত্র X উপর ফোন করুন” বলে প্রতিউত্তর দিন এবং এটি পুনঃসামঞ্জস্য করবে।

9. বিকল্প চাইুন। দুই বা তিনটি সংস্করণ আপনাকে সেরা লাইন বা লেআউট বাছাইয়ে সহায়তা করবে।

10. একটি লাইব্রেরি রাখুন। আপনার সেরা প্রম্পটগুলো সংরক্ষণ করুন এবং টেমপ্লেট হিসাবে পুনরায় ব্যবহার করুন।

আউটপুট পরিবর্তনকারী সেটিংস

তাপমাত্রা। উচ্চ মানগুলির বৈচিত্র্য বৃদ্ধি করে; নিম্ন মানগুলি নিরাপদ, আরও পূর্বানুমানযোগ্য শব্দচয়নে থাকে। ব্যবসায়িক টেক্সটের জন্য, এটিকে কম থেকে মাঝারি রেখেই রাখুন।
টপ-p (নিউক্লিয়াস নমুনা)। সর্বাধিক সম্ভাব্য টোকেনগুলিতে পছন্দ সীমাবদ্ধ করে যতক্ষণ না তাদের যৌথ সম্ভাবনা একটি থ্রেশহোল্ডে পৌঁছে।
সর্বাধিক টোকেন। উত্তরের দূরত্ব সীমিত করে। আউটপুটগুলি যদি মাঝ বাক্যে থামে, এই সীমা বাড়ান।
সিস্টেম প্রম্পট। একটি সংক্ষিপ্ত, লুকানো নির্দেশ যা সহকারীর ভূমিকা নির্ধারণ করে। ভাল সিস্টেম প্রম্পটগুলো ব্যবহারকারী টাইপ করার আগে সীমানা এবং শৈলী সেট করে।
স্টপ সিকোয়েন্স। স্ট্রিংগুলো যা মডেলকে জেনারেশন বন্ধ করার জন্য বলে—কোনো চিহ্নের আগে কেবলমাত্র অংশ চাইলে উপকারী।
বীজ। যখন উপলভ্য হয়, একটি নির্দিষ্ট বীজ নম্বর পরীক্ষার জন্য ফলাফলকে আরও পুনরাবৃত্তির উপযোগী করে তোলে।

উদাহরণ: প্রম্পট থেকে উত্তর

1. আপনি একটি প্রম্পট টাইপ করেন। উদাহরণ: “একটি টাইম ক্লক কী করে তা ব্যাখ্যা করতে তিনটি বুলেট লিখুন।”

2. বিষয়বস্তু টোকেনাইজ করা হয়।

3. ট্রান্সফর্মার সমস্ত টোকেন পড়ে, সম্পর্কের ওজন করতে মনোযোগ ব্যবহার করে এবং পরবর্তী টোকেন অনুমান করে।

4. ডিকোডার আপনার সেটিংস অনুযায়ী একটি টোকেন নমুনা করে।

5. ধাপ ৩–৪ পুনরাবৃত্তি হয় যতক্ষণ না একটি স্টপ চিহ্ন বা দৈর্ঘ্যের সীমা আঘাত করে।

6. টোকেনগুলো আবার টেক্সটে রূপান্তরিত হয়। আপনি উত্তর দেখেন।

যদি টুল ব্যবহার অনুমোদিত হয়, মডেলটি মাঝখানে একটি টুল কল ইনসার্ট করতে পারে (উদাহরণস্বরূপ, একটি ক্যালকুলেটর)। টুলটি একটি ফলাফল প্রদান করে, যা মডেলটি আরও টোকেন হিসেবে পড়ে তারপর এটি উত্তরের ধারাবাহিকতা বজায় রাখে। যদি পুনঃপ্রাপ্তি সক্রিয় থাকে, সিস্টেমটি আপনার নথি থেকে অংশ খুঁজে বের করতে পারে, সেগুলোকে মডেলকে অতিরিক্ত প্রসঙ্গে হিসেবে প্রদান করে এবং সেই প্রসঙ্গ ব্যবহার করে উত্তর দিতে বলে। এই পন্থাকে সাধারণত রিট্রিভ্যাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) বলা হয়।

RAG: আপনার নিজস্ব জ্ঞান নিয়ে আসুন

RAG আপনার বিষয়বস্তু মডেলের সাথে সংযোগ সাধন করে এটি পুনঃপ্রশিক্ষণ ছাড়াই। পদক্ষেপগুলি সহজ:

1. আপনার ডকুমেন্টগুলোকে বর্গ ক্ষুদ্র অংশে বিভক্ত করুন।

2. প্রতিটি অংশের জন্য এমবেডিং (ভেক্টর) তৈরি করুন এবং সেগুলোকে একটি ডেটাবেসে সংরক্ষণ করুন।

3. যখন একটি ব্যবহারকারী একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে, প্রশ্নটি এমবেড করুন এবং সবচেয়ে একই ধরনের অংশ আনুন।

4. প্রশ্নের সাথে অতিরিক্ত প্রসঙ্গে সেগুলো মডেলকে প্রদান করুন।

5. যে অংশগুলো উদ্ধৃত করে উত্তর চাইুন।

এটি আপনার ডেটায় ভিত্তিক রাখতে উত্তরগুলি বজায় রাখে। আপনি ব্যবসায়িক স্থানে RAG ব্যবহার করলে, গুণমান পরীক্ষাগুলি যোগ করুন: সাম্প্রতিক তারিখগুলির জন্য ফিল্টার, প্রায়-একাই অংশগুলো ডেডুপ্লিকেট করুন এবং পর্যালোচকদের মূলগুলো দেখতে দিন যাতে যাচাই করতে পারে। এটি ChatGPT-এর বিশদ উদ্ভাবনের সম্ভাবনা কমায়, কারণ এটি সরবরাহকৃত প্রসঙ্গের মধ্যে থাকতে বলা হয়।

ফাইন-টিউনিং: একটি স্টাইল শেখানো

ফাইন-টিউনিং একটি বেস মডেলকে আপনার স্বর এবং ফর্ম্যাট পছন্দ করতে শেখায়। আপনি প্রম্পটগুলির জোড়া এবং আপনি যে আউটপুট চান তা সংগ্রহ করেন। ডেটাসেট ছোট, পরিষ্কার এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ রেখে দিন। দশটি দুর্দান্ত উদাহরণ এক হাজার গুঞ্জনায়িত উদাহরণের চেয়ে ভালো। এটি ব্যবহার করুন যখন প্রতিবার একই গঠন প্রয়োজন (যেমন, সম্মতি চিঠি বা ফর্ম নির্বাহ)। শুধুমাত্র ফাইন-টিউনিং নিজেই মডেলটিকে ব্যক্তিগত জ্ঞানে রূপান্তর দেয় না; যখন তথ্য অবশ্যই নিরপেক্ষ এবং সঠিক হতে হবে তখন RAG বা API-এর সাথে এটি জোড়া করুন। একটি ফাইন-টিউনড মডেলের মূল্যায়ন করার সময়, একটি শক্তিশালী প্রম্পট-মাত্র ভিত্তিক মাপকাঠির সাথে তুলনা করুন নিশ্চিত করতে বাড়তি খরচটি মূল্যবান।

মিথকল্প বনাম তথ্যকথা

মিথকল্প: মডেলটি প্রতিবার ওয়েবে ব্রাউজ করে। তথ্য: এটি করে না যদি না একটি ব্রাউজিং টুল চালু করা হয় এবং আহবান করা হয়।
মিথকল্প: এটি আপনার সমস্ত টাইপ করা চিরকালের জন্য সংরক্ষণ করে। তথ্য: ধারণক্ষমতা পণ্য সেটিংস এবং নীতির উপর নির্ভর করে; অনেক ব্যবসায়িক পরিকল্পনা প্রশিক্ষণ এবং ব্যবহারের মধ্যে পৃথক।
মিথকল্প: অধিক প্যারামিটার সবসময় বুদ্ধিমত্তার আচরণ নির্দেশ করে। তথ্য: ডেটার গুণমান, প্রশিক্ষণের পদ্ধতি, এবং যথাযথকরণই প্রায়শই বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
মিথকল্প: এটি বিশেষজ্ঞদের প্রতিস্থাপন করতে পারে। তথ্য: এটি খসড়া এবং যাচাই দ্রুত করে, কিন্তু সিদ্ধান্ত স্থিরকরণে বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা এখনও প্রয়োজন।
মিথকল্প: চ্যাট আউটপুটগুলি র্যান্ডম। তথ্য: তারা সম্ভাব্যতামূলক নিয়ন্ত্রণ (তাপমাত্রা, টপ-p, বীজ) সহ যা আপনি সমন্বয় করতে পারেন।

এন্টারপ্রাইজ চেকলিস্ট

• অনুমোদিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং ঝুঁকির স্তর নির্ধারণ করুন।

• রেড লাইন তৈরি করুন (কোনো মেডিক্যাল পরামর্শ নেই, কোনো আইনী সিদ্ধান্ত নেই, প্রম্পটে কোনো ব্যক্তিগত চিহ্নিতকর তথ্য নেই)।

• মানবিচারিক প্রম্পট এবং শৈলিপথ গাইড প্রদান করুন।

• যে টুলগুলো তথ্য বা গণনাগুলি যাচাই করে তাদের মাধ্যমে উচ্চ ঝুঁকির কাজগুলি পরিচালনা করুন।

• ফলাফলগুলো পর্যবেক্ষণ করুন এবং প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করুন।

• গোপনীয়তা, পক্ষপাত, এবং উদ্ধৃতি নিয়মে দলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিন।

• চূড়ান্ত সিদ্ধান্তের জন্য মনুষ্যদের দায়বদ্ধ রাখুন।

মূল্য এবং কর্মক্ষমতার বেসিক

ভাষার মডেলগুলি টোকেনের দামে মূল্য প্রদর্শন করে, শব্দ নয়। একটি সাধারণ ইংরেজি শব্দের ~1.3 টোকেন হয়। দীর্ঘ প্রম্পট এবং দীর্ঘ উত্তর বেশি খরচ করে। স্ট্রিমিং প্রতিক্রিয়াগুলি দ্রুত প্রদর্শিত হয় কারণ টোকেনগুলি ডিকোড করা হলে তারা দেখানো হয়। ক্যাশিং একই ধরনের প্রম্পট পুনরায় ব্যবহারের সময় খরচ কমাতে পারে। ব্যাচিং এবং গঠনমূলক প্রম্পট পুনঃপ্রসারণ হ্রাস করে। ভারী ব্যবহারের জন্য, প্রতিটি কর্মপ্রবাহের মানচিত্র তৈরি করুন: প্রত্যাশিত দৈর্ঘ্য, প্রয়োজনীয় টুল, এবং গ্রহণযোগ্য দীর্ঘসূত্রতা। আপনি যদি গ্রাহক বিষয়বস্তু জন্য ChatGPT নির্ভর করেন, নিশ্চিত করুন যে হার সীমার সীমা হলে আপনার সিস্টেমটি মিনিমাল মোডে চলতে থাকে।

মূল্যায়নের মাপকাঠি

ডেমোগুলোর পিছনে না ছুটুন। ফলাফল ট্রাক করুন। ভাল ভিত্তির মাপকাঠি:

• প্রতিটি কাজের জন্য সংরক্ষিত মিনিট (লেখা, সংক্ষেপণ, ফর্ম্যাটিং)।

• ত্রুটির হার আগে বনাম পরে (মিস করা পদক্ষেপগুলো, ভুল সংখ্যা, ভাঙা লিঙ্ক)।

• আউটপুটের হার (টিকেটগুলি সমাধান করা, খসড়াগুলি তৈরি, পরীক্ষাগুলি তৈরি)।

• ব্যবহারকারী এবং পর্যালোচকদের থেকে সন্তুষ্টির স্কোর।

• পর্যালোচনার পরে পুনর্নির্মাণের শতাংশ।

AI সহায়তা ছাড়া এবং সঙ্গে A/B পরীক্ষাগুলি চালান। আপনি যে সংস্করণটি ব্যবহার করছেন তাতে যা পরিবর্তন করবেন না প্রম্পট এবং সেটিংস একই রাখুন যখন আপনি পরিমাপ করবেন। ChatGPT প্রথম খসড়াগুলির জন্য ব্যবহৃত হলে, পর্যালোচনা কত সময় নেয় এবং প্রকাশের গুণমান অর্জন করতে কতটা সম্পাদন প্রয়োজন তা পরিমাপ করুন।

অপারেশনে যেখানে সাহায্য করে

সাপোর্ট। মেসেজ বাছাই করুন, উত্তর খসড়া তৈরি করুন এবং জ্ঞানভিত্তিক লিংক প্রস্তাব করুন। অনুভূতি এবং সীমান্তক্ষেত্রের জন্য একজন মানুষের সম্পৃক্ততা রাখুন।
HR. নীতিমালা চেকলিস্টে পরিণত করুন, নিয়মকে প্রশিক্ষণ ধাপে রূপান্তর করুন এবং ঘোষণাপত্র খসড়া করুন।
সময়সূচী। টেমপ্লেট তৈরি করুন, কাভারেজের নিয়ম ব্যাখ্যা করুন এবং সোজা ভাষায় শিফট অনুরোধগুলি সংগঠিত করুন।
আর্থিক। ক্রয়ের নোটগুলি ক্যাটাগোরাইজ করা এন্ট্রিতে রূপান্তরিত করুন; স্পষ্ট কারণ এবং পরবর্তী পদক্ষেপগুলির সাথে বৈচিত্র্য সারাংশগুলি খসড়া করুন।
প্রকৌশল। পরীক্ষা লিখুন, API গুলো বর্ণনা করুন এবং প্যাটার্নের জন্য লগগুলি পর্যালোচনা করুন। এইসব ক্ষেত্রে, গুগল প্যাটার্নগুলো পরিষ্কার আউটপুট দিয়ে প্রচ্ছন্ন ইনপুটকে পরিষ্কার করতে দ্রুত সহকারী হিসাবে কাজ করে।

Shifton অন্বেষণ প্রবাহের উদাহরণ

• একটি জটিল শিফট অনুরোধ থ্রেডকে নাম, তারিখ এবং কারণগুলির সাথে একটি সংগঠিত টেবিলে পরিবর্তন করুন।

• কাঁচা সময় ঘড়ির রফতানিকে অতিরিক্ত কাজের নির্দেশিকা এবং অনুমোদন নোটের সাথে সংজ্ঞায়িত করুন।

• একটি দলের কাছে সময়সূচী পরিবর্তনের বিষয়ে বার্তা খসড়া করুন, তারপর এটি আঞ্চলিক দলের জন্য অনুবাদ করুন।

• একটি চেকলিস্টের জন্য জিজ্ঞাসা করুন যা একটি ম্যানেজার উপস্থিতির অস্বাভাবিকতাগুলি পর্যালোচনা করতে ব্যবহার করতে পারেন।

• নতুন সময়সূচী নিয়মের জন্য পরীক্ষা কেস তৈরি করুন — সপ্তাহান্তের ক্যাপ, অতিরিক্ত সময় ট্রিগার এবং হস্তান্তর সময়।

এই প্রবাহগুলি কাজ করে কারণ মডেলটি পুনর্গঠন, সারসংক্ষেপ এবং সাধারণ নিয়ম অনুসরণে ভালো। যখন এখানে ChatGPT এর সাহায্য চান, লক্ষ্য ফরম্যাট, শ্রোতা এবং সীমা সম্পর্কে স্পষ্ট হোন।

সমস্যা সমাধানের গাইড

খুব সাধারণ? উদাহরণ যোগ করুন এবং বাজওয়ার্ড নিষিদ্ধ করুন। সংখ্যা, পদক্ষেপ বা কোডের জন্য জিজ্ঞাসা করুন।
খুব দীর্ঘ? একটি কঠিন সীমা সেট করুন, তারপর প্রয়োজন হলে একটি বর্ধিত সংস্করণের জন্য জিজ্ঞাসা করুন।
বিন্দু মিস করছেন? এক বাক্যে কাজটি পুনরাবৃত্তি করুন এবং সফলতার কেমন হওয়া উচিত তা তালিকাভুক্ত করুন।
ভুল তথ্য? উদ্ধৃতি চাইতে পারেন, অথবা প্রম্পটে সঠিক তথ্য প্রদান করুন।
স্পর্শকাতর বিষয়? একটি নিরপেক্ষ সারসংক্ষেপের জন্য জিজ্ঞাসা করুন এবং আপনার নিজস্ব বিবেচনা যোগ করুন।
অটকে আছেন? মডেলকে প্রথম প্যারাগ্রাফ এবং একটি বুলেট আউটলাইন লিখতে বলুন, তারপর নিজে ধারাবাহিকতা রাখুন।
নিয়ন্ত্রিত বিষয়বস্তু? একজন মানব পর্যালোচককে লুপে রাখুন এবং চূড়ান্ত সিদ্ধান্তসমূহ লিপিবদ্ধ করুন।

সরল শর্তে পরিচালনা নীতি

এক পৃষ্ঠার নীতি লিখুন। কভার করুন: অনুমোদিত ব্যবহার কেস, নিষিদ্ধ বিষয়বস্তু, তথ্য পরিচালনা, মানব পর্যালোচনা এবং প্রশ্নগুলির জন্য যোগাযোগের পয়েন্ট। নতুন কেসের জন্য একটি হালকা অনুমোদন ফর্ম যোগ করুন। লগ রাখুন। প্রতি ত্রৈমাসিক নীতি পুনর্বিবেচনা করুন। সম্পূর্ণ কোম্পানিতে নিয়মগুলি ব্যাখ্যা করুন যাতে কেউ কঠিন উপায়ে এগুলি জানতে পারে না। এটি স্পষ্ট করুন যে আপনার সংস্থার মধ্যে যে প্রম্প্ট এবং আউটপুট তৈরি করা হয় তা কে পরিচালনা করে।

ডেভেলপার নোট (অখ্যাতদের জন্য নিরাপদ)

API-গুলি একই মূল মডেল প্রদর্শন করে যা আপনি চ্যাট করেন। আপনি একটি বার্তাগুলির তালিকা এবং সেটিংস পাঠান; আপনি টোকেনগুলি ফিরে পান। গার্ডরেলগুলি ডিফল্টরূপে আপনার কোডে বসবাস করে না—API কলের চারপাশে বৈধতা প্রদানকারী, চেকার, এবং ইউনিট টেস্ট যুক্ত করুন। স্বচ্ছ, সুস্পষ্ট প্রম্প্ট ব্যবহার করুন যা সংস্করণ নিয়ন্ত্রণে সংরক্ষিত। উত্পাদনে বিলম্ব এবং টোকেন কাউন্টগুলির উপর নজর রাখুন। যদি আপনার পণ্যটি API-র উপর নির্ভরশীল হয়, API সংস্করণ পরিবর্তনগুলি ট্র্যাক করুন যাতে আপনার প্রম্প্ট নীরবে ভেঙে না যায়।

বটম লাইন

এই সিস্টেমগুলি দ্রুত প্যাটার্ন ইঞ্জিন। পরিষ্কার ইনপুট দিন, যাচাইযোগ্য আউটপুটের জন্য জিজ্ঞাসা করুন, এবং সিদ্ধান্তগুলোর দায়িত্ব মানুষ রাখুন। সাবধানে ব্যবহৃত, তারা বৈঠক স্নান এবং বিকল্পগুলি উত্থাপন করবে যা আপনি মিস করতে পারেন। অসাবধান ভাবে ব্যবহৃত হলে, তারা আত্মবিশ্বাসী গোলযোগ তৈরী করবে। পার্থক্যটি প্রক্রিয়া, ম্যাজিক নয়। ChatGPT কে একজন দক্ষ সহকারী হিসাবে বিবেচনা করুন: খসড়া, রূপান্তরণ, এবং ব্যাখ্যাতে দুর্দান্ত; বিচার বা দায়িত্ববানির বিকল্প নয়।

টোকেন এবং সম্ভাবনার একটি কাছাকাছি দৃশ্য

এখানে একটি ছোট, সহজ উদাহরণ হল। ধরা যাক আপনার প্রম্পট 'আকাশটি'। মডেল তার প্রশিক্ষণের প্যাটার্নগুলির মডেল অনুসরণ করে এবং সম্ভাব্য পরবর্তী টোকেনগুলির জন্য একটি সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করে। এটি 'নীল' এর জন্য 0.60 প্রদান করতে পারে, 'স্পষ্ট' জন্য 0.08, 'উজ্জ্বল' এর জন্য 0.05 এবং আরও ডজনগুলি ক্ষুদ্র মান প্রদান করতে পারে। তারপরে ডিকোডার আপনার সেটিংস অনুসারে একটি টোকেন বেছে নেয়। যদি তাপমাত্রা কম হয়, তা প্রায়ই 'নীল' বেছে নেবে। যদি তা বেশি হয়, আপনি 'স্পষ্ট' বা 'উজ্জ্বল' দেখতে পারেন। বেছে নেওয়ার পর, বাক্য 'আকাশটি নীল' হয়ে যায়, এবং পরবর্তী টোকেনটির জন্য প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি হয়। এ কারণেই দুটি রান ভিন্ন, বৈধ বাক্য কে উত্পাদুপ করতে পারে। ChatGPT একটি বিতরণ থেকে নমুনা গ্রহণ করে বরং একটি একক স্মৃতিবদ্ধ বাক্য পুনরাবৃত্তি করে।

টোকেনাইজেশনও ব্যাখ্যা করে কেন দীর্ঘ নাম গুলানোভাবে ভাঙে। সিস্টেম শব্দের চঙ্কগুলির সাথে কাজ করে, সমগ্র শব্দ নয়। যখন আপনি দীর্ঘ তালিকা বা কোড পেস্ট করেন, ChatGPT এগুলি ভালভাবে পরিচালনা করে কারণ কমা, বন্ধনী এবং নতুন লাইনের টোকেন প্যাটার্ন প্রশিক্ষণ ডেটায় অত্যন্ত সাধারণ।

প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং স্মৃতি

মডেলটি কেবল একবারে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক টোকেন দেখতে পারে, যাকে প্রসঙ্গ উইন্ডো বলা হয়। আপনার প্রম্পট, অভ্যন্তরীণ যুক্তি পর্যায়, টুল কল, এবং উত্তরের সমস্ত এই উইন্ডো ভাগ করে। যদি কথোপকথনটি দীর্ঘ হয়, আগে অংশগুলি দৃশ্য থেকে পড়তে পারে। এটি প্রতিরোধ করতে, কী পয়েন্টগুলির সারসংক্ষেপ বা পুনর্বিবর্ধন করুন। নথির জন্য, সেগুলিকে চঙ্কগুলিতে বিভাজন করুন এবং শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক অংশগুলি প্রদান করুন। কিছু সরঞ্জাম পুনরুদ্ধার যোগ করে যাতে প্রয়োজন হলে গুরুত্বপূর্ণ অনুচ্ছেদগুলি ফিরিয়ে আনা যায়। যদি আপনি ChatGPT কে সেশন জুড়ে পছন্দগুলি মনে রাখতে বলেন, এর জন্য একটি স্পষ্ট বৈশিষ্ট্য প্রয়োজন; ডিফল্টভাবে, এটি বর্তমান চ্যাটের বাইরে মনে রাখে না যতক্ষণ না আপনার পরিকল্পনাটি এটি সক্ষম করে।

প্রম্প্ট টেমপ্লেট আপনি চুরি করতে পারেন

নিচে ছোট, পুনরায় ব্যবহারযোগ্য প্যাটার্ন রয়েছে। কপি এবং তারপরে বন্ধনী কাস্টমাইজ করুন।

বিশ্লেষক: “আপনি একজন সুস্পষ্ট, সতর্ক বিশ্লেষক। নিচের টেবিলটি ব্যবহার করে, [কেপিআই] গণনা করুন। সূত্র এবং সংখ্যাগুলি দেখান। যে কোনও অনুপস্থিত ইনপুট তালিকাভুক্ত করুন। এটি 150 শব্দের মধ্যে রাখুন।” এটি ছোট CSV উদ্ধৃতিগুলির সাথে চালান এবং ChatGPT সেগুলি পরিচ্ছন্ন সারাংশে পরিণত করবে।

নিয়োগকারী: “নিয়োগকর্তার জন্য 120-শব্দ প্রার্থীর আপডেট লিখুন। ভূমিকা: [শিরোনাম]। পর্যায়: [পর্যায়]। শক্তিশালী দিক: [তালিকা]। ঝুঁকি: [তালিকা]। পরবর্তী পদক্ষেপ: [তালিকা]। এটি নিরপেক্ষ রাখুন।” এটি ChatGPT কে কাঠামোতে ফোকাস করে এবং যথাযথ স্বর রাখে।

প্রকৌশলী: “ত্রুটি লগ এবং ভিত্তিতে তিনটি মূল কারণ অনুমান প্রস্তাব করুন। তারপর প্রত্যেক অনুমানের জন্য একটি একক পরীক্ষা প্রস্তাব করুন। টেবিল আউটপুট করুন যার কলামগুলি: অনুমান, পরীক্ষা, সংকেত, ঝুঁকি।” কারণ বিন্যাস নির্দিষ্ট, ChatGPT এমন কিছু ফিরিয়ে দেয় যা আপনি কার্যকর করতে পারেন।

ম্যানেজার: “[নীতি] জন্য এক-পৃষ্ঠার রোলআউট পরিকল্পনা খসড়া করুন। পারপাস, পরিসীমা, পদক্ষেপ, মালিক, তারিখ, ঝুঁকি এবং কর্মচারীদের প্রতি একটি বার্তা অন্তর্ভুক্ত করুন।” আপনার সীমাবদ্ধতা যোগ করুন, এবং ChatGPT একটি পরিকল্পনার কাঠামো সরবরাহ করবে যা আপনি ট্রিম এবং চূড়ান্ত করতে পারেন।

বিপণন পেশাজীবী: “এই বুলেট পয়েন্টগুলিকে একটি 90-সেকেন্ডের পণ্য ডেমো স্ক্রিপ্টে রূপান্তর করুন। দুটি দৃশ্য। স্পষ্ট সুবিধা। কোনও বাজওয়ার্ড নয়। একটি নির্দিষ্ট CTA দিয়ে শেষ করুন।” গার্ডরেলগুলি ChatGPT কে চরিত্রহীন অংশগুলি এড়াতে সহায়তা করে এবং লক্ষ্য সময় প্রাপ্তিতে পৌঁছায়।

ছাত্র: “[বিষয়] একটি ৯ম শ্রেণীর শিক্ষার্থীকে ব্যাখ্যা করুন। একটি সহজ উদাহরণ এবং তারা অনুসরণ করতে পারা ৪-স্তরের একটি প্রক্রিয়া ব্যবহার করুন।” সোজা শ্রোতা এবং পদক্ষেপ নিয়ে, ChatGPT সংক্ষিপ্ত, উপযোগী গাইড তৈরি করে।

গার্ডরেল যা বাস্তবে কাজ করে

• সংখ্যায়িত পদক্ষেপ এবং গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ডের জন্য জিজ্ঞাসা করুন। লিস্টে ChatGPT খুব ভালো।

• প্রকৃতির জন্য, উদ্ধৃতির প্রয়োজন এবং সেগুলি পরীক্ষা করুন। যতি সোর্স অনুপস্থিত থাকে, এটি বলতে বলুন।

• স্প্রেডশীটের জন্য, ছোট নমুনা দিন এবং সূত্রের জন্য জিজ্ঞাসা করুন। তারপর সূত্রগুলি আপনার শিটে কপি করুন।

• কোডের জন্য, পরীক্ষা এবং ত্রুটি বার্তার দাবি করুন। ChatGPT উভয়ই লিখতে পারে।

• স্পর্শকাতর বিষয়গুলি জন্য, একটি নিরপেক্ষ স্বর সেট করুন এবং একজন পর্যালোচককে স্বাক্ষরের জন্য রাখুন।

• পারফরম্যান্সের জন্য, দৈর্ঘ্য সীমিত করুন এবং একটি ছোট TL;DR প্রথমে অনুরোধ করুন যাতে আপনি দ্রুত থামতে পারেন যদি এটি ভুল হয়।

• অনুবাদের জন্য, অভিধান এবং স্টাইল নোট অন্তর্ভুক্ত করুন। ChatGPT সেগুলি অনুসরণ করবে।

কেস স্টাডি: অব্যবস্থিত ইমেল থেকে কার্যক্রম পরিকল্পনা পর্যন্ত

ধরা যাক একটি ম্যানেজার সপ্তাহান্তের কভারেজের বিষয়ে একটি জটিল ইমেল থ্রেড ফরোয়ার্ড করে। সময়গুলি অসঙ্গত, কার্যগুলি অস্পষ্ট, এবং দুই ব্যক্তির সময় অঞ্চল ভিন্ন। এটি ঠিক করার একটি সরল উপায় এখানে:

1. থ্রেড পেস্ট করুন এবং বলুন: “নাম, শিফট এবং অবস্থানগুলি নির্দিষ্ট করুন। টাইম জোন [জোন] তে স্বাভাবিক করুন। একটি টেবিল দেখান।”

2. জিজ্ঞাসা করুন: “অনুপস্থিত বিবরণ এবং ঝুঁকিপূর্ণ অনুমানগুলি তালিকাভুক্ত করুন।”

3. জিজ্ঞাসা করুন: “একটি সংক্ষিপ্ত, নিরপেক্ষ বার্তা লিখুন যা একটি ডাক্তারের প্রস্তাব দেয় এবং তিনটি বিবরণী প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে।”

তিনটি পালাগুলিতে, মডেল শব্দ থেকে একটি টেবিল, একটি চেকলিস্ট এবং একটি খসড়া সঙ্গীত রূপান্তরিত করে। কারণ কাঠামোটি পরিষ্কার, আপনি এটি দ্রুত যাচাই করতে পারেন। যদি বিস্তারিত ভুল হয়, প্রম্প্টটি সমন্বয় করুন অথবা সঠিক তথ্য পেস্ট করে এবং সংশোধনের জন্য অনুরোধ করুন।

এথিক্স বিহীন দৌড়দৌড়ি

মানুষের সাথে সোজা হন। যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি মেসেজ লেখায় সহায়তা করে যা চাকরিতে প্রভাবিত করে, তাহলে বলুন। এমন টুলসে ব্যক্তিগত তথ্য প্রদান করবেন না যা আপনি বিস্তারিত যাচাই করেননি। প্রম্প্টের জন্য সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করুন যাতে আপনি জানেন কে কী পরিবর্তন করেছে। যখন গ্রাহক-মুখী বিষয়বস্তু জন্য ChatGPT নির্ভর করেন, মানব পর্যালোচনা যুক্ত করুন এবং চূড়ান্ত অনুমোদনের একটি লগ রাখুন। এগুলোই যেকোনো শক্তিশালী টুলের জন্য ভালো দলের নিয়ম।

ভবিষ্যতের দিশা (সম্ভাব্য এবং উপকারী)

মডেলটি একবারে সম্পূর্ণ প্রকল্প পড়তে পারে এমন প্রসঙ্গ উইন্ডোর দিকে তাকানোর আশা করুন; এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা আনা এবং চেক চালানোর জন্য আরও ভালো টুল ব্যবহার করতে পারে; এবং সস্তা টোকেন যা নিয়মিত ব্যবহারকে অর্থনৈতিক করে তোলে। ছোট অন-ডিভাইস মডেলগুলি দ্রুত, নিজস্ব কাজগুলি পরিচালনা করবে, যেখানে বৃহত্তর ক্লাউড মডেলগুলি জটিল কাজগুলি মোকাবিলা করবে। যাদুকরী সাধারণ বুদ্ধিমানর আসার জন্য রাতারাতি অপেক্ষা করবেন না। নিয়মিত উন্নতি আশা করুন যা ChatGPT কে দ্রুত, নিরাপদ এবং প্রতিদিনের কাজগুলির জন্য আরও ব্যবহারিক করে তোলে।

দ্রুত রেফারেন্স: করুন এবং করবেন না

Do

• ভূমিকা, লক্ষ্য এবং শ্রোতা দিন।

• উদাহরণ এবং সীমাবদ্ধতা প্রদান করুন।

• কাঠামো এবং গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ডের জন্য জিজ্ঞাসা করুন।

• কাজ করে এমন প্রম্প্টগুলির একটি রেকর্ড রাখুন।

• ছোট শুরু করুন, পরিমাপ করুন, এবং প্রসারিত করুন।

করবেন না

• অনুমোদন ছাড়াই গোপনীয়তা বা নিয়ন্ত্রিত ডেটা পেস্ট করুন।

• আউটপুট সঠিক বলে ধরবেন না। যাচাই করুন।

• প্রম্প্টের অফুরন্ততা নিশ্চিত করুন। এগুলি সঙ্কুচিত রাখুন।

• একক চালিত উপর নির্ভর করুন। এক বা দুইবার পুনরাবৃত্তি করুন।

• ChatGPT কে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী হিসাবে ব্যবহার করবেন না। এটি একটি সহকারী।

কিভাবে এটি অনুসন্ধান থেকে আলেঅঙ্কিত

একটি ওয়েব অনুসন্ধান ইঞ্জিন পৃষ্ঠা খোঁজে। একটি ভাষাগত মডেল টেক্সট লিখে। যখন আপনি একটি অনুসন্ধান ইঞ্জিনকে কিছু জিজ্ঞাসা করেন, এটি জনপ্রিয়তা এবং তাজা সতর্কতার মতো সংকেত দ্বারা র‍্যাঙ্ক করা লিঙ্কগুলি ফেরত দেয়। যখন আপনি একটি মডেলকে কিছু জিজ্ঞাসা করেন, এটি সরাসরি একটি বাক্য তৈরি করে। উভয়ই উপযোগী; তারা স্বাভাবিকভাবেই আলাদা ধরনের প্রশ্নের উত্তর দেয়।

যখন আপনার মূল সূত্র, ব্রেকিং নিউজ, বা অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন প্রয়োজন, তখন একটি অনুসন্ধান ইঞ্জিন ব্যবহার করুন। যখন একটি ড্রাফ্ট, একটি পুনর্গঠিত স্নিপেট, বা প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে একটি দ্রুত ব্যাখ্যা প্রয়োজন হয়, মডেলটি ব্যবহার করুন। বাস্তবিকভাবে, সেরা কাজের ফ্লোটি একটি মিশ্রণ: ChatGPT কে একটি পরিকল্পনা বা সারসংক্ষেপ জিজ্ঞাসা করুন, তারপর বিশদগুলি যাচাই করতে সোর্সগুলিতে ক্লিক করুন। যদি ব্রাউজিং টুলগুলি উপলব্ধ থাকে, আপনি লেখার সময় ChatGPT কে সার্চ এবং উদ্ধৃতি দিতে বলতে পারেন, কিন্তু নিজেই লিঙ্কগুলি পড়ুন আগে আপনি পদক্ষেপ নিন।

আরেকটি পার্থক্য হল স্বর। অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি আপনার শৈলীর গাইড সম্পর্কে যত্ন করে না। আপনি যদি এটি উদাহরণ দেখান তবে ChatGPT স্বর অনুকরণ করতে পারে। এটিকে একটি ছোট ভয়েস নিয়ম দিন- “সহজ, সরাসরি এবং মার্কেটিং বাক্যাংশ মুক্ত” - এবং এটি আপনার খসড়া জুড়ে সেই স্টাইল অনুসরণ করবে। এটি স্পিড এবং পরিষ্কারতার উপর যেখানে অভ্যন্তরীণ কাজে ChatGPT কে একটি শক্তিশালী সঙ্গী করে তোলে। পাবলিক কাজের জন্য, ব্র্যান্ডের মান বজায় রাখতে মানব পর্যালোচনার সাথে ChatGPT কে সংযুক্ত করুন।

কাজ করে এমন নমুনা কথোপকথন

একটি খসড়া ধারণা থেকে একটি পরিকল্পনা তৈরি করুন।
প্রম্প্ট: “আমি একটি ছোট ক্যাফে চালাই। আমি প্রিপেইড পানীয় কার্ড চালু করতে চাই। এক মাসের জন্য পরীক্ষা করার পদক্ষেপগুলি খসড়া করুন। ঝুঁকিসমূহ অন্তর্ভুক্ত করুন এবং বিক্রয় ট্র্যাক করার জন্য একটি সহজ স্প্রেডশীট লেআউট অন্তর্ভুক্ত করুন।”
কেন এটা কাজ করে: ভূমিকা, লক্ষ্য এবং সীমাবদ্ধতাগুলি দৃঢ়। ChatGPT পদক্ষেপ প্রস্তাব করবে, একটি পরীক্ষার জানালা এবং একটি ছোট টেবিল।

পয়েন্ট হারাতে না গিয়ে সারসংক্ষেপ
প্রম্প্ট: “নিচের তিনটি গ্রাহক ইমেলকে পাঁচটি বুলেটে সারসংক্ষেপ করুন। যা বাগের মতো শোনায় তার বিপরীতে বৈশিষ্ট্য অনুরোধ হিসাবে চিহ্নিত করুন।”
কেন এটা কাজ করে: এটি আউটপুট এবং লেবেলগুলি সংজ্ঞায়িত করে। ChatGPT পরিষ্কার ট্যাগের জন্য জিজ্ঞাসা হলে বিভাগগুলি আলাদা করতে ভালো।

কোড স্পষ্ট ইংরেজিতে ব্যাখ্যা করুন।
প্রম্প্ট: “এই ফাংশনটি কী করে একটি অনুচ্ছেদে ব্যাখ্যা করুন, তারপর দুটি সম্ভাব্য ব্যর্থ কেস তালিকাভুক্ত করুন।”
কেন এটা কাজ করে: এটি একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা এবং ঝুঁকি চেক জোর করে। ChatGPT এটি বেশিরভাগ দৈনন্দিন কোডের জন্য ভালোভাবে পরিচালনা করে।

একটি সংবেদনশীল বার্তা খসড়া করুন।
প্রম্প্ট: “একজন ঠিকাদারকে একটি নিরপেক্ষ, সম্মানজনক নোট লিখুন যে তাদের রাতের শিফ্ট বাজেটের কারণে শেষ হচ্ছে। দুটি বিকল্প শিফ্ট প্রস্তাব করুন এবং উপলভ্যতার জন্য জিজ্ঞাসা করুন।”
কেন এটা কাজ করে: পরিষ্কার স্বর এবং বিকল্প। ChatGPT একটি শান্ত খসড়া তৈরি করবে যা পাঠানোর আগে আপনি সম্পাদনা করতে পারবেন।

একটি স্টাইল গাইডের সাথে অনুবাদ করুন।
প্রম্প্ট: “উত্পাদান কর্মীদের জন্য এই ঘোষণা স্প্যানিশ ভাষায় অনুবাদ করুন। বাক্য ছোট রাখুন, স্ল্যাং এড়িয়ে চলুন এবং পড়ার মান গ্রেড 7 এর চারপাশে রাখুন।”
কেন এটা কাজ করে: স্বর নিয়মগুলি এবং শ্রোতারা স্পষ্ট। ChatGPT স্টাইল সীমাবদ্ধতাগুলি নিবিড়ভাবে অনুসরণ করে।

এই প্যাটার্নগুলি পুনরাবৃত্তিযোগ্য। ভালো ফলাফল দেয় এমন প্রম্প্টগুলি সংরক্ষণ করুন, তারপর একটি ছোট লাইব্রেরি তৈরি করুন। যখন আপনার দল সেই লাইব্রেরি শেয়ার করে, সবাই সুবিধা পায়। সময়ের সাথে সাথে, আপনার প্রম্প্টগুলি আপনার টেমপ্লেটের মতোই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। যদি আপনি আপনার স্ট্যাকে একটি টুল প্রতিস্থাপন করেন, আপনার প্রম্প্ট লাইব্রেরি এখনও কাজ করে কারণ ChatGPT মেনু পাথের পরিবর্তে উদ্দেশ্য বোঝে।

নিয়ন্ত্রিত কাজের ঝুঁকি এবং প্রতিকার

কিছু দল উদ্বেগ করে যে AI ডেটা ফাঁস করবে বা আইনি সীমা অতিক্রম করবে এমন পরামর্শ তৈরি করবে। এটি বৈধ ঝুঁকি। এর প্রতিক্রিয়া ভয় নয়, প্রক্রিয়া। আপনি যদি এখানে পরিকল্পনা করেন এবং আপনার নীতি এটি অনুমোদন করে, তবে সান্দ্রীয় ডেটা ব্যবহার করা থেকে বিরত থাকুন। অনুমোদিত নথির দিকে ChatGPT নির্দেশ করতে পুনরুদ্ধার ব্যবহার করুন বরং খোলা ওয়েব। মডেল আউটপুটগুলিকে চেকগুলির মধ্যে আবৃত করুন: প্রকাশ করতে পারেন এমন ব্যক্তির সীমাবদ্ধা রাখুন, ঝুঁকিপূর্ণ ট্যাগযুক্ত খসড়া গুলোর মুখোমুখি দ্বিতীয় পর্যালোচক বৈশিষ্ট্যযুক্ত করুন, এবং লগ রাখুন। যখন তথ্য Matters তখন উদ্ধৃতির জন্য জিজ্ঞাসা করার জন্য কর্মীদের প্রশিক্ষণ দিন এবং গণিত স্প্রেডশীট বা কল্পনায় আবার হিসাব করুন। এসব মূলবিশেষ রেখে ChatGPT একটি নির্ভরযোগ্য ব্যবস্থাপনা হয়ে ওঠে যা কর্মভারকে হ্রাস করে ছাড়াই আপনাকে ঝুঁকিপূর্ণ করে।

কেন এটা দৈনন্দিন কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ

বেশিরভাগ দল ছোট কাজে ডুবে থাকে: এই নোটটি পুনরায় লিখুন, ওই টেবিল ফর্ম্যাট করুন, নীতির প্রথম সংস্করণ তৈরি করুন, একটি সহযোগীর জন্য একটি মেসেজ অনুবাদ করুন, বা একটি দীর্ঘ পিডিএফ থেকে একটি চেকলিস্ট বের করুন। ঠিক এই জায়গাগুলিতে ChatGPT চমৎকার হয়। এটি আলগা ইনপুটকে কয়েক সেকেন্ডে পরিষ্কার খসড়ায় পরিপ্রীতি দিতে পারে, এবং আপনি এখনও পর্যালোচনা এবং অনুমোদন করেন বলে আপনার হাতে নিয়ন্ত্রণ থাকে। এর আঁচ এক সপ্তাহের মধ্যে ব্যবহার করলে সময়সীমার সঞ্চয় স্পষ্ট হয়। আরও ভালো তো, ChatGPT ভালো অভ্যাসগুলিকে সহজ করে তুলেছে: আপনি ক্লিয়ার স্ট্রাকচারের জন্য জিজ্ঞাসা করতে শুরু করেন, আপনি গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড যোগ করেন, এবং আপনি একটি নিরীক্ষণ পথ রেখে যান কারণ প্রম্পট এবং আউটপুটগুলি সংরক্ষিত করা সহজ। পরিবর্তটি সহজ: পরিষ্কার নথি, দ্রুত হ্যান্ডঅফ এবং কম ভুল।

এটিকে নতুন শিরোনাম বা বড় বাজেটের প্রয়োজন হয় না। আজকের দিনে আপনার কাছে থাকা সরঞ্জামগুলি দিয়ে শুরু করতে পারেন। একটি প্রক্রিয়াটি চয়ন করুন, ChatGPT তিনটি ধাপে যোগ করুন, সংরক্ষিত সময়গুলি পরিমাপ করুন এবং আপনি কি পরিবর্তন করেছেন তা লিখুন। পরবর্তী সপ্তাহে পুনরাবৃত্তি করুন। এই ছোট লাভগুলি সংযুক্ত করে কিভাবে আপনার দল শান্তভাবে তাদের হারিয়ে ফেলবে যারা একটি নিখুঁত পরিকল্পনার জন্য অপেক্ষা করছে।