ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো ছবি ও লেখা উভয়ই একসাথে প্রক্রিয়াজাত করে, যা ভিজ্যুয়াল প্রশ্নোত্তর এবং ছবির ক্যাপশনিং-এর মতো কাজগুলো করতে সক্ষম করে। পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো শুধুমাত্র লেখার ওপর মনোযোগ দেয় এবং ভিজ্যুয়াল ইনপুট ক্ষমতা ছাড়াই লেখা, যুক্তি প্রদান এবং কথোপকথনের মতো কাজে পারদর্শী।
এমন এআই সিস্টেম যা ভিজ্যুয়াল এবং টেক্সচুয়াল উভয় ইনপুট থেকে যৌথভাবে বিষয়বস্তু বোঝে ও তৈরি করে, এবং কম্পিউটার ভিশন ও ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিংয়ের মধ্যে সেতুবন্ধন তৈরি করে।
শুধুমাত্র পাঠ্য-ভিত্তিক কাজের জন্য ডিজাইন করা এআই সিস্টেম, যা মানুষের ভাষা বুঝতে ও তৈরি করতে বিশাল লিখিত বিষয়বস্তুর ভাণ্ডারের উপর প্রশিক্ষিত।
| বৈশিষ্ট্য | দৃষ্টি-ভাষা মডেল | বিশুদ্ধ ভাষা মডেল |
|---|---|---|
| ইনপুট পদ্ধতি | ছবি এবং লেখা (বহুমাধ্যম) | শুধুমাত্র টেক্সট (একক মাধ্যম) |
| মূল স্থাপত্য | ক্রস-মোডাল ফিউশন সহ ভিশন এনকোডার + ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল | শুধুমাত্র ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক ভাষা মডেল |
| প্রশিক্ষণ ডেটা | ছবি-লেখার জোড়া, ক্যাপশন, ভিজ্যুয়াল কিউএ ডেটাসেট, এবং টেক্সট কর্পোরা | ওয়েব, বই এবং কোড থেকে সংগৃহীত বৃহৎ আকারের টেক্সট কর্পোরা |
| মূল সক্ষমতা | ছবির ক্যাপশনিং, ভিজ্যুয়াল রিজনিং, ডকুমেন্ট বিশ্লেষণ, মাল্টিমোডাল চ্যাট | টেক্সট তৈরি, যুক্তি, অনুবাদ, কোড, কথোপকথন |
| উদাহরণ মডেল | GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Qwen-VL, Claude 3.5 Sonnet | GPT-4, Llama 3, Mistral, Claude 3.5, Phi-3 |
| গণনার খরচ | দৃষ্টি প্রক্রিয়াকরণের অতিরিক্ত চাপের কারণে বেশি। | নিম্নতর, শুধুমাত্র পাঠ্য অনুমানের জন্য অপ্টিমাইজ করা |
| সাধারণ মানদণ্ড | MMMU, VQA, MMStar, MathVista, DocVQA | MMLU, HumanEval, GSM8K, HellaSwag, BIG-Bench |
| সর্বোত্তম ব্যবহারের ক্ষেত্র | ভিজ্যুয়াল বিশ্লেষণ, অভিগম্যতা, ডকুমেন্ট এআই, চিত্র-ভিত্তিক সহকারী | লেখা, কোডিং, বিশ্লেষণ, চ্যাটবট, জ্ঞান আহরণ |
ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো একটি ভিজ্যুয়াল প্রসেসিং উপাদানকে (সাধারণত একটি ভিশন ট্রান্সফরমার বা CLIP-স্টাইলের এনকোডার) একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের সাথে একত্রিত করে। এই দুটি অংশ প্রোজেকশন লেয়ার বা ক্রস-অ্যাটেনশন মেকানিজমের মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে, যা মডেলটিকে ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যগুলোকে টেক্সট উপস্থাপনার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে সাহায্য করে। পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো ভিজ্যুয়াল উপাদানটি পুরোপুরি বাদ দেয় এবং শুধুমাত্র ট্রান্সফরমার লেয়ারের উপর নির্ভর করে, যা টোকেনাইজড টেক্সট প্রসেস করে। এর ফলে এগুলোর ডিজাইন সরল হলেও, এগুলো ভাষাগত প্যাটার্নের জন্য অত্যন্ত অপ্টিমাইজড হয়।
একটি ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য জোড়া ছবি-টেক্সট ডেটার প্রয়োজন হয়, যেমন ক্যাপশনযুক্ত ছবি, নির্দেশনামূলক ভিজ্যুয়াল ডেটাসেট এবং টীকাযুক্ত ডকুমেন্ট ইমেজ। মডেলটি পিক্সেলগুলোকে শব্দ এবং ধারণার সাথে যুক্ত করতে শেখে। পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো বিশাল টেক্সট কর্পোরার উপর প্রশিক্ষিত হয় এবং নেক্সট-টোকেন প্রেডিকশনের মাধ্যমে ব্যাকরণ, তথ্য এবং যুক্তির ধরণ শেখে। উভয় পদ্ধতিই বৃহৎ পরিসরে সেলফ-সুপারভাইজড লার্নিং ব্যবহার করে, কিন্তু এই দুটি পদ্ধতির মধ্যে সংযোগ স্থাপনের জন্য ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর অতিরিক্ত অ্যালাইনমেন্ট প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয়।
যখন চাক্ষুষ প্রেক্ষাপট গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে, যেমন কোনো চার্ট বর্ণনা করা, ছবি থেকে লেখা পড়া, বা কোনো ছবি সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া, তখন ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো বিশেষভাবে কার্যকর হয়। প্রবন্ধ রচনা, কোড তৈরি এবং চাক্ষুষ ইনপুট ছাড়া যৌক্তিক যুক্তির মতো পাঠ্য-নির্ভর কাজগুলোতে বিশুদ্ধ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোই প্রাধান্য পায়। মজার বিষয় হলো, অনেক আধুনিক সিস্টেমই ডিফল্টভাবে মাল্টিমোডাল, যার অর্থ হলো এই পার্থক্যটি ক্রমশ অস্পষ্ট হয়ে আসছে, কারণ শীর্ষস্থানীয় গবেষণাগারগুলো তাদের ফ্ল্যাগশিপ মডেলগুলোতে ভিশনকে অন্তর্ভুক্ত করছে।
ব্যবসা প্রতিষ্ঠানগুলো ডকুমেন্ট অটোমেশন, ভিজ্যুয়াল সার্চ, অ্যাক্সেসিবিলিটি টুল এবং স্ক্রিনশট বা পণ্যের ছবি ব্যবহার করে এমন কাস্টমার সাপোর্টের জন্য ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল প্রয়োগ করে। পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল চ্যাটবট, কন্টেন্ট তৈরির টুল, কোড অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং এন্টারপ্রাইজ সার্চ সিস্টেমকে শক্তি জোগায়। এগুলোর মধ্যে কোনটি বেছে নেবেন, তা নির্ভর করে আপনার ওয়ার্কফ্লোতে ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট আছে কি না তার উপর। পিওর টেক্সট ওয়ার্কফ্লোর ক্ষেত্রে, ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো চালানো দ্রুততর এবং সাশ্রয়ী।
ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর জন্য বেশি মেমরি এবং কম্পিউট প্রয়োজন হয়, কারণ এগুলো টেক্সটের পাশাপাশি উচ্চ-মাত্রিক ইমেজ ডেটাও প্রসেস করে। এর ফলে ইনফারেন্স খরচ বেড়ে যায় এবং রেসপন্স টাইম কিছুটা ধীর হয়। পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো বেশি কার্যকর, বিশেষ করে যখন Llama 3 8B বা Mistral 7B-এর মতো কম ওপেন-ওয়েট মডেলে চালানো হয়। উচ্চ-পরিমাণ টেক্সট অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রে, বড় পরিসরে এই খরচের পার্থক্য উল্লেখযোগ্য হতে পারে।
দৃষ্টি-ভাষা মডেলগুলো কখনও কখনও ছবির খুঁটিনাটি বিষয় নিয়ে অলীক কল্পনা করে অথবা ছোট বস্তু গণনার মতো সূক্ষ্ম চাক্ষুষ যুক্তিতে হিমশিম খায়। বিশুদ্ধ ভাষা মডেলগুলো একেবারেই ছবি দেখতে পায় না, যা চাক্ষুষ ইনপুট প্রয়োজন এমন যেকোনো কাজের জন্য এদের উপযোগিতাকে সীমিত করে। এই দুই ধরনের মডেলের কোনোটিই মানুষের মতো করে বিশ্বকে পুরোপুরি বোঝে না, কিন্তু দৃষ্টি-ভাষা মডেলগুলো ভাষাকে চাক্ষুষ বাস্তবতার ওপর ভিত্তি করে এর কাছাকাছি পৌঁছায়।
দৃষ্টি-ভাষা মডেলগুলো সত্যিই মানুষের মতো করে ছবি দেখতে ও বুঝতে পারে।
তারা ছবিকে পিক্সেলের প্যাটার্ন হিসেবে বিশ্লেষণ করে এবং প্রশিক্ষণের সময় লেখার সাথে পরিসংখ্যানগত সম্পর্ক শেখে। তাদের প্রকৃত চাক্ষুষ বোধের অভাব রয়েছে এবং তারা প্রতিপক্ষীয় ছবির দ্বারা প্রতারিত হতে পারে অথবা এমন খুঁটিনাটি বিষয় এড়িয়ে যেতে পারে যা একজন মানুষ সহজেই ধরতে পারে।
মাল্টিমোডাল এআই-এর কারণে বিশুদ্ধ ভাষা মডেলগুলো অপ্রচলিত হয়ে পড়ছে।
বিশুদ্ধ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলই বেশিরভাগ এআই অ্যাপ্লিকেশনের মেরুদণ্ড হিসেবে রয়ে গেছে এবং প্রায়শই শুধুমাত্র টেক্সট-ভিত্তিক কাজের জন্য এগুলো বেশি কার্যকর। অনেক সিস্টেম ভিশন মডেলকে প্রতিস্থাপন না করে, বরং সেগুলোর পাশাপাশি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ব্যবহার করে।
একটি ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল হলো মূলত একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, যার সাথে একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ার জুড়ে দেওয়া হয়।
আধুনিক দৃষ্টি-ভাষা মডেলগুলো সাধারণ শ্রেণিবিন্যাসের পরিবর্তে অত্যাধুনিক ক্রস-মোডাল অ্যাটেনশন এবং যৌথ প্রশিক্ষণ ব্যবহার করে। শিখিত অ্যালাইনমেন্ট লেয়ারের মাধ্যমে দৃষ্টি ও ভাষার উপাদানগুলোকে গভীরভাবে সমন্বিত করা হয়।
বিশুদ্ধ ভাষা মডেল চাক্ষুষ ধারণা নিয়ে একেবারেই যুক্তি দিতে পারে না।
পর্যাপ্ত পরিমাণ টেক্সটের ওপর প্রশিক্ষিত ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো শুধুমাত্র বর্ণনার মাধ্যমেই আশ্চর্যজনক ভিজ্যুয়াল জ্ঞান অর্জন করতে পারে। তারা কোনো ছবি প্রক্রিয়াকরণ না করেই শিল্পশৈলী নিয়ে আলোচনা করতে, দৃশ্যের বর্ণনা দিতে এবং ভিজ্যুয়াল ধারণা নিয়ে যুক্তি উপস্থাপন করতে পারে।
যুক্তিমূলক কাজে ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো সবসময় পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে।
বিশুদ্ধ টেক্সট-ভিত্তিক যুক্তির বেঞ্চমার্কে, ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো প্রায়শই তাদের শুধুমাত্র-টেক্সট-ভিত্তিক প্রতিরূপগুলোর মতোই বা তার চেয়ে সামান্য খারাপ পারফর্ম করে। ভিজ্যুয়াল সক্ষমতা যোগ করলেই যে যৌক্তিক বা গাণিতিক যুক্তির উন্নতি ঘটবে, তা নয়।
আপনার অ্যাপ্লিকেশনকে যদি টেক্সটের পাশাপাশি ছবি, ডকুমেন্ট বা ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট ব্যাখ্যা করার প্রয়োজন হয়, তবে একটি ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল বেছে নিন। শুধুমাত্র টেক্সট-ভিত্তিক ওয়ার্কফ্লোর জন্য একটি পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ব্যবহার করুন, যেখানে গতি, খরচ এবং গভীর ভাষাগত যুক্তি সবচেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ। অনেক আধুনিক ডেপ্লয়মেন্ট উভয় মডেল থেকেই সুবিধা পায়, যেখানে ভিজ্যুয়াল কাজের জন্য ভিশন-ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং বাকি সবকিছুর জন্য পিওর ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ব্যবহার করা হয়।
CLIP এমবেডিং একটি অভিন্ন শব্দার্থিক পরিসরে ছবি ও লেখা বোঝার জন্য ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে, অন্যদিকে কীওয়ার্ড-ভিত্তিক ছবি পুনরুদ্ধার পদ্ধতি হাতে-কলমে নির্ধারিত ট্যাগ বা পারিপার্শ্বিক লেখা মেলানোর ওপর নির্ভর করে। আধুনিক ভিজ্যুয়াল সার্চের কাজগুলোর জন্য CLIP অনেক বেশি নমনীয়তা ও নির্ভুলতা প্রদান করে, অপরদিকে কীওয়ার্ড পদ্ধতিগুলো সংকীর্ণ ও সুসংগঠিত প্রেক্ষাপটেই কার্যকর থাকে।
PPO-তে পলিসি ক্লিপিং প্রতিটি আপডেটের সময় একটি নতুন পলিসি পুরানোটি থেকে কতটা বিচ্যুত হতে পারে তা সীমাবদ্ধ করে, যা প্রশিক্ষণকে স্থিতিশীল রাখে। সীমাহীন পলিসি আপডেট নতুন পলিসিকে অবাধে স্থানান্তরিত হতে দেয়, যা শেখার গতি বাড়াতে পারে কিন্তু প্রায়শই জটিল পরিবেশে অস্থিতিশীলতা বা পতনের কারণ হয়।
RAG এবং ফাইন-টিউনড LLM উভয়ই AI আউটপুটের মান উন্নত করে, কিন্তু এদের কাজের পদ্ধতি মৌলিকভাবে ভিন্ন। RAG কোয়েরি করার সময় বাহ্যিক তথ্য ব্যবহার করে, অন্যদিকে ফাইন-টিউনিং নতুন জ্ঞানকে সরাসরি মডেলের ওয়েট-এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করে। এদের মধ্যে কোনটি বেছে নেবেন, তা নির্ভর করে আপনার ডেটা কত ঘন ঘন পরিবর্তিত হয় এবং আপনার কী ধরনের নির্ভুলতা প্রয়োজন তার উপর।
RAG-এ ইমেজ গ্রাউন্ডিং, ডকুমেন্ট থেকে সংগৃহীত ভিজ্যুয়াল প্রমাণের উপর ভিত্তি করে AI-এর প্রতিক্রিয়াকে স্থির করে, যা বিভ্রম কমায় এবং তথ্যের নির্ভুলতা বাড়ায়। অন্যদিকে, ভিত্তিহীন টেক্সট জেনারেশন শুধুমাত্র ট্রেনিং ডেটা থেকে প্রাপ্ত প্যারামেট্রিক জ্ঞানের উপর নির্ভর করে, যার ফলে সাবলীল কিন্তু যাচাইযোগ্য উৎসবিহীন এবং সম্ভাব্য মনগড়া আউটপুট তৈরি হয়।
এই তুলনামূলক আলোচনায় অগমেন্টেড রিয়েলিটি (এআর) ডেটা, যা বাস্তব পরিবেশের উপর কৃত্রিম, ডিজিটালভাবে তৈরি উপাদান স্থাপন করে, এবং রিয়েল ক্যামেরা ডেটা, যা সম্পূর্ণরূপে বাস্তব ইমেজ সেন্সর দ্বারা ধারণ করা কাঁচা, অপরিবর্তিত পিক্সেল স্ট্রিমের উপর নির্ভর করে—এই দুইয়ের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রশিক্ষণের পার্থক্যগুলো বিশদভাবে তুলে ধরা হয়েছে।
