শক্তিবৃদ্ধি ব্যবধান – বা কেন কিছু এআই দক্ষতা অন্যের চেয়ে দ্রুত উন্নতি করে

এআই কোডিং সরঞ্জামগুলি দ্রুত আরও ভাল হচ্ছে। আপনি যদি কোডে কাজ না করেন তবে জিনিসগুলি কতটা পরিবর্তন হচ্ছে তা লক্ষ্য করা শক্ত হতে পারে তবে জিপিটি -5 এবং জেমিনি 2.5 স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্বয়ংক্রিয় করার জন্য বিকাশকারী কৌশলগুলির একটি সম্পূর্ণ নতুন সেট তৈরি করেছে এবং গত সপ্তাহে সনেট 2.4 করেছে

একই সময়ে, অন্যান্য দক্ষতা আরও ধীরে ধীরে অগ্রগতি করছে। আপনি যদি ইমেলগুলি লিখতে এআই ব্যবহার করে থাকেন তবে আপনি সম্ভবত এক বছর আগে এটি থেকে একই মূল্য পাচ্ছেন। এমনকি মডেলটি আরও ভাল হয়ে গেলেও পণ্যটি সর্বদা উপকৃত হয় না – বিশেষত যখন পণ্যটি একটি চ্যাটবট হয় যা একই সাথে এক ডজন বিভিন্ন কাজ করে। এআই এখনও অগ্রগতি করছে, তবে এটি আগের মতো বিতরণ করা হয়নি।

অগ্রগতির পার্থক্যটি মনে হয় তার চেয়ে সহজ। কোডিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি কোটি কোটি সহজে পরিমাপযোগ্য পরীক্ষা থেকে উপকৃত হচ্ছে, যা তাদের কার্যক্ষম কোড উত্পাদন করতে প্রশিক্ষণ দিতে পারে। এটি শক্তিবৃদ্ধি লার্নিং (আরএল), যুক্তিযুক্তভাবে গত ছয় মাস ধরে এআই প্রোগ্রামের বৃহত্তম চালক এবং সারাক্ষণ আরও জটিল হয়ে উঠছেআপনি মানব গ্রেডারদের সাথে শক্তিবৃদ্ধি শেখার কাজ করতে পারেন, তবে এটি যদি ‘পরিষ্কার পাস-ব্যর্থ মেট্রিক থাকে তবে এটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে, যাতে আপনি মানব ইনপুট বন্ধ না করে কয়েক বিলিয়ন বার এটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।

যেহেতু শিল্পগুলি পণ্যগুলি উন্নত করতে শক্তিবৃদ্ধি শেখার উপর ক্রমবর্ধমান নির্ভর করে, আমরা স্বয়ংক্রিয়ভাবে গ্রেড করা যেতে পারে এবং একমাত্র দক্ষতার মধ্যে একটি বাস্তব পার্থক্য দেখছি। বাগ-ফিক্সিং এবং প্রতিযোগিতামূলক গণিতের মতো আরএল-বান্ধব দক্ষতাগুলি আরও দ্রুততর হয়ে উঠছে, অন্যদিকে লিখিত মেকের মতো দক্ষতা কেবল বর্ধিত অগ্রগতি অর্জন করে।

সংক্ষেপে, একটি শক্তিবৃদ্ধি ব্যবধান রয়েছে – এবং এটি এআই সিস্টেমগুলি কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার জন্য এটি অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে।

কিছু উপায়ে, সফ্টওয়্যার বিকাশ শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য উপযুক্ত বিষয়। এআইয়ের আগেও, একটি সম্পূর্ণ সাব-শৃঙ্খলা পরীক্ষা করার জন্য নিবেদিত ছিল যে কীভাবে সফ্টওয়্যার চাপ-বৃহত্তরভাবে ব্যাকিউস বিকাশকারীদের ধরে রাখবে তা নিশ্চিত করার জন্য যে তার কোডটি তারা এটি স্থাপন করা হবে না তা নিশ্চিত করার জন্য। সুতরাং এমনকি সর্বাধিক মার্জিত কোডটি এখনও ইউনিট টেস্টিং, ইন্টিগ্রেশন টেস্টিং, সুরক্ষা পরীক্ষা ইত্যাদির মাধ্যমে পাস করতে হবে। মানব বিকাশকারীরা তাদের কোডটি বৈধ করার জন্য এই পরীক্ষাগুলি নিয়মিত ব্যবহার করে এবং, দেব সরঞ্জামগুলির জন্য গুগলের সিনিয়র ডিরেক্টর হিসাবে সম্প্রতি আমাকে বলেছিলেনতারা এআই-উত্পাদিত কোডটি বৈধ করার জন্য ঠিক ততটাই দরকারী। এর চেয়েও বেশি, এগুলি শক্তিবৃদ্ধি শেখার জন্য দরকারী, যেহেতু তারা একটি বিশাল আকারে সিস্টেমেটেড এবং পুনরায় প্রয়োগযোগ্য।

একটি ভাল লিখিত ইমেল বা একটি ভাল চ্যাটবোট প্রতিক্রিয়া বৈধ করার সহজ উপায় নেই; এই দক্ষতাগুলি অবিচ্ছেদ্যভাবে সাবজেক্টিভ এবং স্কেল পরিমাপ করা শক্ত। তবে প্রতিটি কাজ “পরীক্ষার জন্য সহজ” বা “পরীক্ষা করা শক্ত” বিভাগগুলিতে ঝরঝরে পড়ে না। আমাদের ত্রৈমাসিক আর্থিক প্রতিবেদন বা অ্যাক্টিভিয়াল সায়েন্সের জন্য বক্স টেস্টিং কিট নেই, তবে একটি সু-মূলধন অ্যাকাউন্টিং স্টার্টআপ স্টার্টআপ কোল্ডটি এসসিটিসিচ থেকে একটি তৈরি করে। কিছু পরীক্ষার কিটগুলি অন্যদের তুলনায় আরও ভাল কাজ করবে, কোর্সগুলির, এবং কিছু সংস্থা কীভাবে সমস্যাটির কাছে যেতে হবে তা কীভাবে যোগাযোগ করতে হবে সে সম্পর্কে আরও স্মার্ট হবে। তবে অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটির পরীক্ষামূলকতা হ’ল সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী কারণ হতে চলেছে যার অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াটি কেবল একটি উত্তেজিত ডেমোটির কার্যকরী পণ্য ইনস্টালাদে পরিণত করা যেতে পারে।

কিছু প্রক্রিয়া আপনার ভাবার চেয়ে বেশি পরীক্ষামূলক হতে দেখা যায়। আপনি যদি গত সপ্তাহে আমাকে জিজ্ঞাসা করতেন তবে আমি এআই-উত্পাদিত ভিডিওটি “হার্ড টু টেস্ট” বিভাগে রেখে দিতাম, তবে এর দ্বারা তৈরি প্রচুর প্রোগ্রাম ওপেনাইয়ের নতুন সোরা 2 মডেল দেখায় এটি দেখতে যতটা শক্ত নাও হতে পারে। সোরা 2 -এ, বস্তুগুলি আর কোথাও উপস্থিত হয় না এবং কোথাও থেকে অদৃশ্য হয়ে যায়। মুখগুলি কেবল বৈশিষ্ট্যগুলির সংগ্রহের চেয়ে নির্দিষ্ট ব্যক্তির মতো দেখতে তাদের আকৃতি ধরে রাখে। সোরা 2 ফুটেজ বোটে পদার্থবিজ্ঞানের আইনকে সম্মান করে সুস্পষ্ট এবং সূক্ষ্ম উপায়। আমি সন্দেহ করি যে, আপনি যদি পর্দার পিছনে উঁকি দেন তবে আপনি এই প্রতিটি গুণাবলীর জন্য একটি শক্তিশালী শক্তিবৃদ্ধি শেখার ব্যবস্থা খুঁজে পাবেন। টোজেথার রাখুন, তারা ফটোরিয়ালিজম এবং একটি বিনোদনমূলক হ্যালুসিনেশনের মধ্যে পার্থক্য তৈরি করে।

স্পষ্টতই, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি কঠিন এবং দ্রুত নিয়ম নয়। এটি এআই বিকাশে কেন্দ্রীয় ভূমিকা পুনর্বহালকরণ শেখার ফলস্বরূপ, যা মডেল বিকাশ হিসাবে সহজেই পরিবর্তন করতে পারে। তবে যতক্ষণ না আরএল এআই পণ্যগুলি বাজারে আনার প্রাথমিক সরঞ্জাম, ততক্ষণে শক্তিবৃদ্ধি ব্যবধানটি আরও বড় হবে – স্টার্টআপস এবং অর্থনীতি উভয়ের জন্য সিরিয়াল জড়িত রয়েছে। যদি কোনও প্রক্রিয়া পুনর্বহাল ব্যবস্থার ডানদিকে শেষ হয়, তবে স্টার্টআপস এটি স্বয়ংক্রিয়করণে সাফল্য প্রজেক্ট করবে – এবং যে কেউ এখন যে কাজটি করছে তা একটি নতুন ক্যারিয়ারের সন্ধান করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কোন স্বাস্থ্যসেবা পরিষেবাগুলি আরএল-ট্রেনেবল, তা নিয়ে প্রশ্নটির পরবর্তী 20 বছরের মধ্যে অর্থনীতির আকারের জন্য প্রচুর প্রভাব রয়েছে। এবং যদি সোরা 2 এর মতো বিস্ময়গুলি কোনও ইঙ্গিত দেয় তবে আমাদের কোনও উত্তরের জন্য বেশি অপেক্ষা করতে হবে না।