Agent and agent development framework
বেশ কিছু অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্ক পাওয়া যায়, যার মধ্যে ল্যাংচেইন (LangChain ) এবং লামাইন্ডেক্স ( LlamaIndex) সবচেয়ে বিশিষ্ট দুটি। ল্যাংচেইন হল একটি নেতৃস্থানীয় ওপেন সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক যা ডেভেলপারদের ভাষা মডেল, বিশেষ করে বড় ভাষা মডেল (LLM) দ্বারা চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরিতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি এলএলএম প্রম্পট ম্যানেজমেন্ট এবং ভেক্টর স্টোর এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলির সাথে বাহ্যিক একীকরণের জন্য মানসম্মত ইন্টারফেস প্রদান করে উন্নয়নকে স্ট্রিমলাইন করে। ডেভেলপাররা LLM-তে কল চেইন করে এবং অন্যান্য টুলের সাথে একীভূত করে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে, যার ফলে দক্ষতা এবং ব্যবহারযোগ্যতা উন্নত হয়।
আরেকটি দুটি সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল এজেন্ট ডেভেলপমেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক হল মাইক্রোসফট অটোজেন (Microsoft Autogen) এবং ক্রুএআই (crewAI)। মাইক্রোসফটের অটোজেন হল এমন একটি প্ল্যাটফর্ম যা একাধিক এজেন্টের সাহায্যে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের (LLMs) উপর ভিত্তি করে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সাহায্য করে। এই এজেন্টরা কাজগুলি সম্পন্ন করার জন্য একে অপরের সাথে পুনরাবৃত্তিমূলক কথোপকথনে নিযুক্ত হতে পারে। তারা কাস্টমাইজেশন বিকল্পগুলি অফার করে, মানুষের সম্পৃক্ততা সমর্থন করে এবং বিভিন্ন মোডে কাজ করতে পারে যা LLM, API কল এবং কাস্টম কোডের মিশ্রণকে অন্তর্ভুক্ত করে।
Vertex AI এজেন্ট বিল্ডার হল Google ক্লাউড দ্বারা অফার করা একটি উন্নত, নো-কোড সমাধান, উন্নত জেনারেটিভ AI অভিজ্ঞতার বিকাশ, স্থাপনা এবং পরিচালনার সুবিধার্থে ডিজাইন করা হয়েছে৷ এটি একটি ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্মের মধ্যে বিভিন্ন ধরনের টুলস এবং ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে বুদ্ধিমান এআই এজেন্ট এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দক্ষতার সব স্তরের বিকাশকারীদের ক্ষমতায়ন করে।
Large Language Models for AI Agents
এলএলএম এআই এজেন্ট তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে যাতে তারা মানুষের ভাষা বুঝতে এবং তৈরি করতে, কথোপকথনে প্রসঙ্গ বজায় রাখতে এবং ভাষাগত পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করে। এলএলএম-এর পছন্দ AI এজেন্টের উদ্দেশ্যপ্রণোদিত প্রয়োগের উপর নির্ভর করে, সাধারণ-উদ্দেশ্য থেকে শুরু করে ডোমেন-নির্দিষ্ট এবং কাস্টমাইজড মডেলের বিকল্পগুলি সহ। এআই এজেন্টের নির্দিষ্ট চাহিদার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন এলএলএম ব্যবহার করা যেতে পারে। GPT-3 বা BERT-এর মতো সাধারণ-উদ্দেশ্য মডেলগুলি বহুমুখিতা প্রদান করে এবং চ্যাটবট থেকে বিষয়বস্তু তৈরি পর্যন্ত বিভিন্ন কাজে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
Tools
AI এজেন্টদের আর্কিটেকচারে, একটি মূল উপাদান হল বাহ্যিক পরিষেবা এবং APIগুলির সাথে একীভূত করার ক্ষমতা, যাকে সাধারণত "সরঞ্জাম" বলা হয়। এই সরঞ্জামগুলি শুধুমাত্র ভাষা প্রক্রিয়াকরণের বাইরেও এজেন্টদের ক্ষমতাকে প্রসারিত করে, তাদের আরও বিস্তৃত পরিসরের কাজ সম্পাদন করতে অতিরিক্ত ডেটা এবং সিস্টেম অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি এজেন্ট সংখ্যাসূচক ক্রিয়াকলাপের জন্য একটি ক্যালকুলেটরের মতো একটি সাধারণ সরঞ্জাম বা এন্টারপ্রাইজ ব্যাকএন্ড পরিষেবাগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য একটি API এর মতো আরও জটিল সরঞ্জাম ব্যবহার করতে পারে। সরঞ্জামগুলির একীকরণ এজেন্টদের একটি প্রদত্ত কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত সংস্থান বেছে নেওয়ার জন্য স্বায়ত্তশাসন প্রদান করে, তা তথ্য পুনরুদ্ধার করা বা একটি ক্রিয়া সম্পাদন করা হোক না কেন। এই নমনীয়তা অ্যাসাইনমেন্টগুলি সম্পূর্ণ করার ক্ষেত্রে এজেন্টের কার্যকারিতা বাড়ায়।
এজেন্টরা, তাদের স্বভাবগতভাবে, অবস্থা ধরে রাখে না এবং এইভাবে তথ্য সংরক্ষণের জন্য একটি প্রক্রিয়ার প্রয়োজন হয়, স্বল্পমেয়াদী এবং দীর্ঘমেয়াদী উভয় স্তরের মেমরির প্রয়োজন হয়। একটি কোডিং এজেন্টের উদাহরণ বিবেচনা করুন; মেমরি ছাড়া, এটি তার পূর্ববর্তী কর্মগুলি স্মরণ করতে পারে না। অতএব, যদি একই প্রশ্ন করা হয়, তবে এটি সর্বদা স্ক্র্যাচ থেকে শুরু হবে, পুরো টাস্ক সিকোয়েন্সটি নতুন করে প্রক্রিয়াকরণ করবে। এই প্রসঙ্গে একটি মেমরি বৈশিষ্ট্য কার্যকর করা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। যেহেতু মেমরির একটি বিশাল ডেটাসেটে দ্রুত প্রসারিত হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, তাই এটিকে এজেন্টের বর্তমান প্রসঙ্গে প্রাসঙ্গিক অসংখ্য পর্যবেক্ষণে ভরা একটি মেমরি স্ট্রিম হিসাবে কল্পনা করুন, যেমন বহু-ব্যবহারকারী পরিবেশের মধ্যে প্রশ্নগুলির লগ, প্রতিক্রিয়া এবং মিথস্ক্রিয়া।
What are pre-trained models?
The term “pre-trained models” refers to models that are trained on large amounts of data to perform a specific task, such as natural language processing, image recognition, or speech recognition. Developers and researchers can use these models without having to train their own models from scratch since the models have already learned features and patterns from the data.
Popular pre-trained models for generative AI applications
GPT-3 – Generative Pre-trained Transformer 3 is a cutting-edge model developed by OpenAI. It has been pre-trained on a large amount of text dataset to comprehend prompts entered in human language and generate human-like text.
DALL-E – DALL-E is a language model developed by OpenAI for generating images from textual descriptions.
BERT – Bidirectional Encoder Representations from Transformers or BERT is a language model developed by Google and can be used for various tasks, including question answering, sentiment analysis, and language translation.
StyleGAN – Style Generative Adversarial Network is another generative model developed by NVIDIA that generates high-quality images of animals, faces and other objects.
VQGAN + CLIP – This generative model, developed by EleutherAI, combines a generative model (VQGAN) and a language model (CLIP) to generate images based on textual prompts.
Whisper – Developed by OpenAI, Whisper is a versatile speech recognition model trained on a diverse range of audio data. It is a multi-task model capable of performing tasks such as multilingual speech recognition, speech translation, and language identification.
Data preparation
Before fine-tuning the model, preparing the data corresponding to your particular use case is crucial. The raw data cannot be directly fed into the model as it requires filtering, formatting and pre-processing into a specific format. The data needs to be organized and arranged systemically so the model can interpret and analyze the data easily.
