স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা
স্ব-তত্ত্বাবধানে লার্নিং একটি টাস্ক উদ্ভাবন করে লেবেলবিহীন ডেটার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয় যার উত্তর ডেটার ভিতরেই লুকিয়ে থাকে।
ওভারভিউ
It is how modern language and vision foundation models learn from the raw internet without armies of human labelers.
গভীর ডুব
হাত দ্বারা ডেটা লেবেল করা ধীর এবং ব্যয়বহুল, তবুও বিশ্ব লেবেলবিহীন পাঠ্য, চিত্র, অডিও এবং ভিডিওতে পূর্ণ। স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা 'অজুহাতমূলক কাজ' তৈরি করে এটিকে আনলক করে যেখানে ডেটা তার নিজস্ব উত্তর সরবরাহ করে। ক্লাসিক উদাহরণ হল মাস্কড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং, BERT দ্বারা ব্যবহৃত: একটি বাক্যে কিছু শব্দ লুকিয়ে রাখুন এবং মডেলটিকে প্রসঙ্গ থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করতে প্রশিক্ষণ দিন। GPT-শৈলী মডেল পরবর্তী শব্দ ভবিষ্যদ্বাণী. দৃষ্টিতে, সিমসিএলআর-এর মতো বিপরীত পদ্ধতিগুলি মডেলটিকে একই চিত্রের দুটি বর্ধিত ফসল দেখায় এবং এটি শেখায় যে তারা বিভিন্ন চিত্রকে আলাদা করার সময় একসাথে রয়েছে। এই স্ব-নির্মিত ধাঁধাগুলি সমাধান করা মডেলটিকে অর্থ এবং কাঠামোর সমৃদ্ধ অভ্যন্তরীণ উপস্থাপনা তৈরি করতে বাধ্য করে। এই উপস্থাপনাগুলি তখন খুব কম বা কোনও লেবেলযুক্ত ডেটা সহ বাস্তব ডাউনস্ট্রিম কার্যগুলিতে শক্তিশালীভাবে স্থানান্তর করে।
প্রযুক্তিগত অন্তর্দৃষ্টি
কৌশলটি বিনামূল্যে একটি তত্ত্বাবধান সংকেত তৈরি করছে। মুখোশযুক্ত মডেলিং-এ, লুকানো টোকেন হল লেবেল, তাই কোনো মানুষের টীকা ছাড়াই ক্ষতি গণনা করা যেতে পারে। বিপরীত শিক্ষায়, একটি চিত্রের দুটি পরিবর্ধন একটি 'ইতিবাচক জুড়ি' গঠন করে যেটি এমবেডিং স্পেসে কাছাকাছি বসে থাকা উচিত, অন্য চিত্রগুলিকে 'নেতিবাচক' দূরে ঠেলে দেওয়া হয়। যেভাবেই হোক, মডেলটি সম্পূর্ণরূপে ডেটার নিজস্ব কাঠামো থেকে প্রাপ্ত লেবেলগুলিতে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে যা পরে শুধুমাত্র হালকা ফাইন-টিউনিং প্রয়োজন।
কৌশলগত প্রভাব
সুস্পষ্ট সিদ্ধান্ত
এটি আপনাকে বিপণনের ভাষা থেকে স্পষ্ট প্রযুক্তিগত দাবিগুলি আলাদা করতে সহায়তা করে।
খরচ ও বাজেট
অর্থ বা সময় ব্যয় করার আগে আপনি আরও ভাল বাস্তবায়ন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন।
টিম এবং ওয়ার্কফ্লো
ভাগ করা বোঝাপড়া সহ দলগুলি আরও ভাল পণ্য, নীতি এবং শেখার সিদ্ধান্ত নেয়।
স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষার ভবিষ্যত
স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা হল আজকের ফাউন্ডেশন মডেলগুলির পিছনের ইঞ্জিন, এবং সেই ভূমিকাটি কেবল বৃদ্ধি পাবে। স্পষ্ট প্রবণতা হল মাল্টিমোডাল প্রিট্রেইনিংয়ের দিকে, যেখানে একটি একক মডেল স্ব-তত্ত্বাবধানে উদ্দেশ্যগুলি ব্যবহার করে পাঠ্য, ছবি, অডিও এবং ভিডিও থেকে যৌথভাবে শেখে। গবেষকরা দৃষ্টিভঙ্গি এবং স্ব-পাতন কৌশলগুলিতে মুখোশযুক্ত-ভবিষ্যদ্বাণী পদ্ধতির দিকে বিপরীত পদ্ধতির বাইরে ঠেলে দিচ্ছেন যার কোনও নেতিবাচক উদাহরণের প্রয়োজন নেই। যেহেতু উচ্চ-মানের লেবেলযুক্ত ডেটা বাধা হয়ে দাঁড়ায়, তাই বিশাল লেবেলবিহীন স্ট্রীম থেকে সরাসরি দরকারী কাঠামো শেখা AI স্কেলিং করার জন্য কেন্দ্রীয় কৌশল হিসাবে থাকবে।
বাস্তব-বিশ্ব বাস্তবায়ন
মুখোশ-আউট শব্দের পূর্বাভাস দিয়ে BERT ভাষা শেখা, তারপর অনুসন্ধান, অনুভূতি বা প্রশ্নের উত্তরের জন্য সূক্ষ্ম সুর করা
সিমসিএলআর লেবেলবিহীন ফটোতে একটি ইমেজ এনকোডারকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছে যাতে এটি পরে খুব কম লেবেল দিয়ে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে
GPT-স্টাইলের মডেলগুলি বিশাল টেক্সট কর্পোরা জুড়ে পরবর্তী টোকেন বারবার ভবিষ্যদ্বাণী করে লিখতে শিখছে
ট্রান্সক্রিপশনে অভিযোজিত হওয়ার আগে স্পীচ মডেলগুলি কাঁচা লেবেলবিহীন অডিওতে (মুখোশযুক্ত শব্দের অংশগুলির পূর্বাভাস দেওয়া) উপর প্রশিক্ষিত
ঝুঁকি এবং প্রহরী
বিভিন্ন দল একই শব্দটি ভিন্নভাবে ব্যবহার করতে পারে, তাই সুযোগটি আগে থেকেই নির্ধারণ করুন।
বেঞ্চমার্কগুলি শক্তিশালী দেখাতে পারে যখন বাস্তব-বিশ্বের কর্মক্ষমতা অসম হয়।
ডেটা গুণমান এবং মূল্যায়ন পরিকল্পনা উপেক্ষা করা প্রায়ই ভঙ্গুর ফলাফল তৈরি করে।
বাস্তবায়ন রোডম্যাপ
আপনার প্রয়োজনীয় ফলাফলের একটি সরল-ভাষা সংজ্ঞা দিয়ে শুরু করুন।
পরীক্ষার আগে একটি সাফল্যের মেট্রিক এবং একটি ব্যর্থতার শর্ত বাছুন।
একটি পালিশ ডেমো সেট নয়, প্রতিনিধি ডেটা সহ একটি ছোট পাইলট চালান৷
নথি যেখানে স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা সাহায্য করে এবং যেখানে সহজ পদ্ধতিগুলি ভাল।
অন্বেষণ চালিয়ে যান
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the Self-Supervised Learning quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
পরবর্তী গাইড
তত্ত্বাবধান করা শিক্ষা
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
What is Self-Supervised Learning?
স্ব-তত্ত্বাবধানে লার্নিং একটি টাস্ক উদ্ভাবন করে লেবেলবিহীন ডেটার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয় যার উত্তর ডেটার ভিতরেই লুকিয়ে থাকে। আধুনিক ভাষা এবং ভিশন ফাউন্ডেশন মডেলগুলি কীভাবে মানব লেবেলারদের সেনাবাহিনী ছাড়াই কাঁচা ইন্টারনেট থেকে শেখে।
কি শেখার 'স্ব-তত্ত্বাবধানে' করে তোলে?
স্ব-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা একটি অজুহাত কাজ উদ্ভাবন করে যেখানে উত্তরটি ডেটাতে লুকিয়ে থাকে, তাই কোনও মানুষের লেবেলিংয়ের প্রয়োজন হয় না।
কেন স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখা ভিত্তি মডেলের জন্য এত মূল্যবান?
যেহেতু তত্ত্বাবধানের সংকেতটি ডেটা থেকেই আসে, তাই ওয়েব থেকে লেবেলবিহীন বিশাল কর্পোরাতে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে।
স্ব-তত্ত্বাবধানে প্রাক-প্রশিক্ষণের পরে, সাধারণত পরবর্তী কী ঘটে?
প্রিট্রেইনিং সাধারণ উপস্থাপনা তৈরি করে যা ভালভাবে স্থানান্তর করে, তাই নির্দিষ্ট কাজের জন্য শুধুমাত্র লেবেলযুক্ত ডেটাতে হালকা ফাইন-টিউনিং প্রয়োজন।
কিভাবে একটি GPT-শৈলী মডেলের স্ব-তত্ত্বাবধানে কাজটি BERT-এর থেকে আলাদা?
GPT-শৈলী মডেলগুলিকে একটি ক্রমানুসারে পরবর্তী টোকেনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যখন BERT বাম এবং ডান উভয় প্রসঙ্গ ব্যবহার করে মুখোশযুক্ত টোকেনগুলির পূর্বাভাস দেয়৷