Generative AI কি? উদাহরণ ২০২৬ - What is Generative AI in Bangla 2026

 

What is Generative AI in Bangla 

Generative AI  কি ? উদাহরণ ২০২৬: Generative AI হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি উন্নত Technology, যা মানুষের মতো নতুন কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে। এটি Text, Images, Video, Audio, Code ইত্যাদি প্রায় সব ধরনের Digital Content তৈরি করতে পারে।

আজকে এই লেখাতে Generative AI সম্পর্কে সমস্ত তথ্য দেবো যেমন, জেনারেটিভ এআই কাকে বলে?, জেনারেটিভ এআই কাজ কি,জেনারেটিভ এআই এর উদাহরণ ইত্যাদি। আশাকরি আপনাদের অনেক ভালো লাগবে ও অনেক কিছু জানতে পারবেন।

Generative AI কি? - What is Generative AI in Bengali

 জেনারেটিভ এআই(Generative AI) হলো এক প্রকারের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence) যার সাহায্যে কোনো text, image, music ইত্যাদি তৈরী করতে পারা যায়।

এটি পূর্বের ডেটা থেকে শিখে সেই ডেটার ভিত্তিতে নতুন কনটেন্ট যেমন টেক্সট, ছবি, সঙ্গীত, এবং কোড তৈরি করা হয়।

Generative AI-এর উদাহরণ

ChatGPT হলো একটি Generative AI-এর এক জনপ্রিয় উদাহরণ।

এটি একটি Chatbot যা আমাদের দেওয়া নির্দেশ অর্থাৎ Text বা Propmt উপর ভিত্তি করে text সম্বন্ধীয় অনেক কিছু তৈরী করা ও প্রশ্নের উত্তর পাওয়া যায়।

ধরুন আপনি ChatGPT-কে text এর মাধ্যমে কোনো নির্দেশ বা prompt দিলেন যে “আমাকে একটি ছোটো গল্প লিখে দাও,”

এই GPT একটি নতুন গল্প তৈরি করে দেবে।

Generative AI কখন আবির্ভূত হলো?

Generative AI-এর আবির্ভূত হয় ২০১০-এর দশকের শেষের দিকে। এর মূল ভিত্তি গড়ে ওঠে দুইটি গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনের মাধ্যমে—GANs এবং Transformers।

GANs (Generative Adversarial Networks) প্রথম ব্যবহার শুরু হয় ২০১৪ সালে, যা মেশিনকে বাস্তবসম্মত ছবি ও ভিডিও তৈরি করতে সক্ষম করে।

 অন্যদিকে, Transformers Technology মেশিনকে ভাষা বুঝতে ও নতুন টেক্সট তৈরি করতে দক্ষ করে তোলে।

২০২২ সালে ChatGPT-এর মতো টুল Internet-এ আসার পর থেকে Generative AI অনেক জনপ্রিয় হয়ে যায়।

এখন এটি লেখালেখি, Design, Coding, Video তৈরি, ভাষা অনুবাদ সহ নানা কাজে ব্যাবহার করা হচ্ছে।

২০১৪, GANs-এর উদ্ভাবন (বাস্তবসম্মত ছবি ও ভিডিও তৈরি)

২০১৭,Transformers প্রযুক্তি (প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিপ্লব)

২০২২, ChatGPT Technology (Generative AI-এর মূলধারায় প্রবেশ)

Generative AI কত প্রকার ও কি কি ? Types of Generative AI in Bengali

Generative AI Types 

Generative AI অনেক প্রকারের হয়।তবে সাধারণত সাত  প্রকারের জেনারেটিভ এআই এর কাজ করা হয়। তার নিম্ন রূপ হলো -

১. Text Generative AI

২. Image Generative AI

৩. Video Generative AI

৪. Music/Audio Generative AI

৫. 3D Generative AI

৬. Data/Code Generative AI

৭. Multi-modal Generative AI

১. Text Generative AI (টেক্সট তৈরি করার জন্য)

এই ধরনের জেনারেটিভ এআই দ্বারা কোনো কিছু লেখা, চ্যাট করা, কোড ,গল্প ইত্যাদি কাজ গুলি করা হয়।

জেনারেটিভ এআই টুলস-এর উদাহরণ হলো ChatGPT, GPT-4, Jasper AI ইত্যাদি।

২. Image Generative AI (ছবি তৈরি করার)

এই ধরনের এআই দ্বারা কোনো কাস্টম ছবি, আর্টওয়ার্ক এবং ডিজাইন তৈরি করা হয়।

এর কাজ হলো ডিজিটাল আর্ট,বিজ্ঞাপনের জন্য গ্রাফিক্স,সোশ্যাল মিডিয়ার পোস্ট ছবি গুলো তৈরী করা হয়।

Image Generative AI এর উদাহরণ হলো, MidJourney , DALL·E, , Stable Diffusion ইত্যাদি ।

৩. Video Generative AI (ভিডিও তৈরি করার AI)

এই ধরনের এআই দিয়ে অ্যানিমেশন এবং ভিডিও তৈরি করার কাজে ব্যবহার করা হয়।

ব্যবহার:ইউটিউব ভিডিও,বিজ্ঞাপনের ভিডিও,সিনেমা প্রোডাকশন ইত্যাদির কাজ করা হয়।

Video Generative AI এর উদাহরণ হলো Runway ML, Synthesia.

৪. Music/Audio Generative AI (গান এবং শব্দ তৈরি করার AI)

এই ধরনের এআই মিউজিক ট্র্যাক, কন্ঠস্বর,শব্দ ইত্যাদি তৈরি করা হয়।

এর ব্যবহার বেশিরভাগ ক্ষেত্রে গান তৈরি,পডকাস্ট সম্পাদনা,ব্যাকগ্রাউন্ড মিউজিক দেওয়া ইত্যাদির কাজে করা হয়।

Music/Audio Generative AI এর উদাহরণ: OpenAI Jukebox, Amper Music.

৫. 3D Generative AI (3D মডেল তৈরি করার AI)

3D বস্তু এবং অ্যানিমেটেড মডেল তৈরি করার কাজ গুলি করা হয়।

এর ব্যবহার গেমিং,আর্কিটেকচার ডিজাইন,ভার্চুয়াল রিয়েলিটি(VR) কাজে করা হয় ।

এই ধরনের এআই এর উদাহরণ হলো Point-E, NVIDIA Omniverse ইত্যাদি।

৬. Data/Code Generative AI (ডেটা এবং কোড তৈরি করার AI)

কোডিং,প্রোগ্রামিং এবং ডেটা তৈরির কাজ গুলি করা হয়।

এর ব্যবহার:,সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট,ডেটা বিশ্লেষণ,অটোমেশন কাজে করা হয়।

Data/Code Generative AI-এর উদাহরণ গুলি হলো GitHub Copilot, Codex.

৭. Multi-modal Generative AI (মাল্টিমোডাল AI)

এই ধরনের এআই দিয়ে একসঙ্গে টেক্সট, ছবি, এবং অডিও তৈরি ইত্যাদি কয়েক গুলি কাজ আপনি করতে পারবেন।

জেনারেটিভ এআই কীভাবে কাজ করে?

Generative AI মেশিন লার্নিং মডেল যেমন, ট্রান্সফর্মার GPT (Generative Pre Trained) এবং GANs (Generative Adversarial Networks) এই দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করে।

এটি বিশাল পরিমান এক ডেটা সেট থেকে অনেক প্রকার তথ্য শিখে এবং সেই তথ্য থেকে নতুন ধারণা বা সামগ্রী তৈরি করতে পারে।

কীভাবে কাজ করে:

Generative AI কে বিশাল পরিমান ও বড় এক  ডেটা সেট দ্বারা প্রশিক্ষিত করা হয়।

 এটি ডেটা সেটের মধ্যে থাকা প্যাটার্ন এবং তথ্য বোঝে এবং তারপর সেই প্যাটার্ন অনুসারে নতুন সামগ্রী তৈরি করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি এটি হাজার হাজার কাহিনী বা গল্পের উপর ভিত্তি করে প্রশিক্ষিত করা হয়, তবে এটি সেই গল্পগুলির প্যাটার্ন বুঝে একটি নতুন গল্প বা কাহিনী তৈরি করে দেবে।

জেনারেটিভ এআই প্রযুক্তির সাহায্যে আমরা নতুন এবং রোমাঞ্চকর জিনিস তৈরি করতে পারি যা আমাদের জীবনকে আরও সহজ করে তুলতে পারে।

Generative AI Examples

  ChatGPT

  Google Gemini

  DALL·E

  Midjourney

  GitHub Copilot

  Runway ML

  Synthesia

  Myntra MyFashionGPT

  Swiggy AI Chatbot

  Bhashini

Generative AI Model কি?

Generative AI Model হলো এক ধরনের বিশেষ Artificial Intelligence Algorithm, যা নতুন Data তৈরি করতে পারে। এই Data দেখতে অনেকটা তার শেখানো পুরনো Data-এর মতো হয়। তৈরি হওয়া Data হতে পারে Text, Image, Music, কিংবা Code যেকোনো কিছু।

Generative AI Model গুলি কি কি?

Generative AI হলো এমন এক ধরনের আধুনিক প্রযুক্তি, যা নতুন Data তৈরি করতে পারে। এই Data হতে পারে Text, Image, Music, কিংবা Code। বর্তমানে এর কিছু প্রধান Models হলো:  

- Generative Adversarial Networks (GANs): বাস্তবসম্মত ছবি ও ভিডিও তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়।  

- Variational Autoencoders (VAEs): ডেটা সংকুচিত করা ও অস্বাভাবিকতা শনাক্ত করতে সাহায্য করে।  

- Transformer-based Models (GPT-3, BERT): টেক্সট ও কোড তৈরি, গল্প লেখা, অনুবাদ করার কাজে ব্যবহৃত হয়।  

- Diffusion Models: টেক্সট থেকে ছবি তৈরি করতে সক্ষম।  

- Autoregressive Models: ধাপে ধাপে টেক্সট ও সঙ্গীত তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়।  

সংক্ষেপে, Gen AI হলো এমন একটি প্রযুক্তি যা মানুষের মতো  নতুন কনটেন্ট তৈরি করতে পারে।  

Gen AI? কি? What is Gen AI?

Generative Artificial Intelligence (Gen AI) হলো এক ধরনের বিশেষ Artificial Intelligence, যা নতুন নতুন Content তৈরি করতে পারে। এটি Conversation, গল্প, Image, Video, Music ইত্যাদি বানাতে সক্ষম। Gen AI মানুষের Language, Programming Language, Art, Chemistry, Biology এবং অন্যান্য জটিল বিষয় শিখে সেগুলো থেকে নতুন Ideas তৈরি করতে পারে। এটি মানুষের Creativity-এর মতো কাজ করার ক্ষমতা রাখে।  

Generative AI এবং AI এর পার্থক্য কি? - generative AI vs AI

১. Generative AI

Generative AI হলো এমন এক ধরনের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) যা নতুন কিছু তৈরি করতে পারে। এটি বিশাল পরিমাণ ডেটা থেকে শেখে এবং সেই জ্ঞানের ভিত্তিতে একদম নতুন Text, Images, ভিডিও, গান বা Code ইত্যাদি তৈরি করে দেয়।

এই Technology মানুষের মতো সৃজনশীল কাজ করতে পারে। যেমন—ChatGPT লিখতে পারে, DALL·E ছবি তৈরি করতে পারে, MidJourney শিল্পকর্ম Design করতে পারে, আর Google Gemini Multimedia Content বানাতে পারে।

২. Traditional AI

AI হলো এমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা Artificial Intelligence যা নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান বা পূর্বনির্ধারিত কাজ সম্পন্ন করার জন্য তৈরি করা হয়। এটি সাধারণত আগে থেকে লেখা প্রোগ্রামিং নিয়ম, মডেল বা অ্যালগরিদমের ভিত্তিতে কাজ করে।
এ ধরনের AI মানুষের মতো নতুন কিছু সৃষ্টি করে না। বরং নির্দিষ্ট Input পেলে নির্দিষ্ট Output দেয়। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়—ব্যাংকের জালিয়াতি শনাক্তকরণ সিস্টেম, YouTube বা Netflix-এর রেকমেন্ডেশন সিস্টেম, দাবা খেলার বট, কিংবা ইমেইলের স্প্যাম ফিল্টার।

সহজভাবে বললে — AI হলো এক ধরনের শিক্ষক, যে জ্ঞান দিয়ে সমস্যা সমাধান করে; আর Generative AI হলো শিল্পী, যে সেই জ্ঞানের সাহায্যে নতুন কিছু সৃষ্টি করে।

Oracle জেনারেটিভ এআই কি?

Oracle Generative AI হলো একটি ক্লাউড-ভিত্তিক পরিষেবা, যা অত্যাধুনিক বড় ভাষা মডেল (LLMs) হিসাবে কাজ করে।
এই মডেলগুলো বিভিন্ন কাজে ব্যবহার করা হয়,
LLMs-এর পুরো অর্থ হলো Large Language Models।
এটি এমন একটি এআই মডেল যা বড় পরিমাণের টেক্সট ডেটার উপর প্রশিক্ষন দেওয়া হয়। 
LLMs মানুষের মতো ভাষা বুঝতে, তৈরি করতে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।
1. চ্যাট: কথোপকথন করার জন্য AI চ্যাটবট তৈরি।
2. টেক্সট তৈরি: প্রবন্ধ, গল্প বা কোড তৈরি করা।
3. সারাংশ তৈরি: বড় লেখার সংক্ষিপ্ত সারাংশ তৈরি।
4. টেক্সট এম্বেডিং: লেখাকে সংখ্যায় পরিণত করা, যা সাদৃশ্য খোঁজা বা ডেটা গুচ্ছবদ্ধ করতে কাজে লাগে।

Generative AI এর ভবিষৎ কি?- Future of Generative AI

Generative AI হোক বা Artificial Intelligence—দুটিই ভবিষ্যতের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং এর ভবিষ্যৎ অনেক উজ্জ্বল।  

Generative AI মানুষের রোজকার কাজে সহযোগী হয়ে উঠবে। যেমন, লেখালেখি, রিপোর্ট তৈরি, বা নতুন Ideas তৈরিতে এটি দ্রুত ও সহজ সমাধান দিতে পারবে। ভবিষ্যতে Generative AI চিত্রকলা, Music, সাহিত্য, এবং সিনেমার মতো Creativity অনেক গুণ বাড়িয়ে দেবে। উদাহরণস্বরূপ, এটি Animation তৈরি, গান রচনা, বা গল্প লেখা আরও দ্রুত করা সম্ভব করবে।  

সময়ের সাথে সাথে Generative AI আরও বুদ্ধিমান ও উন্নত হবে। এটি মানুষের মতো স্বাভাবিক Language ব্যবহার করে যোগাযোগ করতে পারবে এবং আরও প্রাসঙ্গিক Content তৈরি করবে। ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে যেমন Advertisement, গ্রাহকের নাম, তার পছন্দ, Product History ইত্যাদি কাজে এর ব্যবহার বাড়ছে। ভবিষ্যতে গ্রাহকদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত Advertisement তৈরি বা সমস্যার দ্রুত সমাধান দেওয়া সম্ভব হবে।  

Healthcare-এ Generative AI গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। রোগ নির্ণয়ে এটি ডাক্তারদের সহকারী হিসেবে কাজ করবে এবং রোগীর জন্য উপযুক্ত চিকিৎসার পরামর্শ দিতে পারবে। শিক্ষাক্ষেত্রে Content Creation, পাঠ পরিকল্পনা, এবং শিক্ষার্থীদের জন্য Free Learning Platform তৈরিতে এটি সাহায্য করবে। উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষার্থীদের প্রশ্নের উত্তর বা ব্যাখ্যা আরও সহজ ভাষায় দেওয়া যাবে।  

ভবিষ্যতে Generative AI বিভিন্ন Languages-এ ব্যবহার দ্রুত বাড়বে, ফলে যে কোনো জায়গা থেকে এর সুবিধা নেওয়া যাবে। ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজন অনুযায়ী নিজস্ব Service Platform তৈরি করা সম্ভব হবে। যেমন, একটি নির্দিষ্ট ব্যবসার জন্য উন্নত ব্যবহারযোগ্য Model তৈরি করা যাবে।  

এছাড়া, বিশাল পরিমাণ Data দ্রুত বিশ্লেষণ করে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করবে, যা ব্যবসা বা গবেষণার ক্ষেত্রে সময় বাঁচাবে। তবে Generative AI দিয়ে তৈরি করা Image, Video বা লেখা অনেক সময় বাস্তব থেকে আলাদা করা কঠিন হতে পারে। এতে ভুল তথ্য বা বিভ্রান্তি ছড়ানোর ঝুঁকি থাকে।  

মানুষ যদি অতিরিক্তভাবে Generative AI-এর ওপর নির্ভরশীল হয়ে পড়ে, তবে তার নিজের Creativity ও সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা কমে যেতে পারে। অন্যদিকে, এই প্রযুক্তির মাধ্যমে নতুন কাজের সুযোগও তৈরি হবে—যেমন AI Model তৈরি, Training, এবং Maintenance-এর জন্য দক্ষ কর্মীর চাহিদা বাড়বে।  

অবশেষে বলা যায়, Generative AI মানুষের জীবন ও কাজের ধরণে বড় পরিবর্তন আনতে পারে। প্রযুক্তি থেকে শুরু করে কৃষি, Healthcare, শিক্ষা—সব ক্ষেত্রেই এটি ছড়িয়ে পড়বে। তবে এর সঠিক ব্যবহার নিশ্চিত করাই সবচেয়ে জরুরি।  

পশ্চিমবঙ্গে ২০২৫–২৬‑এ জনপ্রিয় Generative AI Tools গুলি কী কী?

- ChatGPT: টেক্সট লেখা, Ideas তৈরি ও Code Generation‑এ সাহায্য করে – ব্লগার ও ছাত্রদের কাছে খুব জনপ্রিয়। Free ও Paid দুই ভার্সন আছে।  

- Google Gemini: Research, সারাংশ তৈরি ও Image Generation করা যায় – স্থানীয় ভাষায় ভালো কাজ করে।  

- Copilot: অফিস Documents অটো বানায় ও Data Analysis করে – কর্মকর্তাদের প্রিয় টুল।  

- Claude: লম্বা Documents পড়ে বিশ্লেষণ করে – Researchers‑দের জন্য নিরাপদ।  

- Perplexity: Search + References সহ উত্তর দেয় – Fact‑Checking‑এ সেরা।  

- GitHub Copilot: Code Autocomplete করে – Developers‑দের সময় বাঁচায়।  

- Midjourney: Prompt থেকে Image বানায় – Thumbnail ও Logo Design‑এ দুর্দান্ত।  

- Canva AI: Graphics ও Poster Design‑এ সাহায্য করে – নন‑ডিজাইনারদের জন্য খুব সহজ।  

- Jasper: Blog Writing ও Ad Copy তৈরি করে – Marketing‑এ ব্যবহৃত হয়।  

- Synthesia: Text to AI Video বানায় – YouTubers‑দের কাজ সহজ করে।

ভারতে জনপ্রিয় ১০টি Free Generative AI Tool 

১. ChatGPT (ফ্রি ভার্সন)

এটি OpenAI-এর তৈরি একটি শক্তিশালী টেক্সট জেনারেশন টুল। আপনি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করলে, এটি লেখালেখি, সমস্যার সমাধান, বা সৃজনশীল কনটেন্ট তৈরি করে দিতে পারে। এর ফ্রি সংস্করণ GPT-3.5 মডেলের উপর ভিত্তি করে কাজ করে।

২. Google Bard

গুগলের তৈরি এই এআইটি চ্যাটবট হিসাবে কাজ করে। এটি ইউটিউব, জিমেইল, এবং গুগল ডকসের সঙ্গে সংযুক্ত হয়ে সহজে তথ্য সরবরাহ এবং কনটেন্ট তৈরি করে। এটি "Gemini LLM" প্রযুক্তি ব্যবহার করে।

৩. Microsoft Bing AI

মাইক্রোসফটের এই টুলটি GPT-4 মডেলের মাধ্যমে কাজ করে। এটি সার্চ ইঞ্জিনের সঙ্গে সংযুক্ত এবং টেক্সট তৈরির পাশাপাশি রিয়েল-টাইমে তথ্য সরবরাহ করে।

৪. Poe by Quora

এটি একটি চ্যাটবট প্ল্যাটফর্ম, যেখানে ব্যবহারকারীরা GPT-4 এবং Claude-এর মতো বিভিন্ন মডেল ব্যবহার করে বিশেষ চ্যাটবট তৈরি করতে পারে।

৫. Character AI

এই টুলটি কল্পনাপ্রসূত চরিত্র তৈরিতে ব্যবহৃত হয়। এটি গল্প বলার বা শিক্ষার ক্ষেত্রে কার্যকর। চরিত্র ভিত্তিক কথোপকথনের জন্য জনপ্রিয়।

৬. GravityWrite

এটি কনটেন্ট তৈরি এবং বিভিন্ন ভাষায় ব্লগ লেখার জন্য ব্যবহৃত হয়। বাংলা ভাষায়ও এই টুল ব্যবহার করা যায়। এটি টোন অনুযায়ী লেখা তৈরির সুবিধা দেয়।

৭. Leonardo AI

গ্রাফিক ডিজাইনারদের জন্য এটি অত্যন্ত কার্যকর। এই টুলটি উন্নতমানের ছবি এবং ভিজ্যুয়াল ডিজাইন তৈরিতে সাহায্য করে।

৮. TextFX by Google

লেখক এবং কনটেন্ট ক্রিয়েটরদের জন্য গুগল তৈরি করেছে TextFX। এটি সংক্ষিপ্ত নাম তৈরি, শব্দ নিয়ে খেলা, বা ফ্রেজ অনুসন্ধানে সাহায্য করে।

৯. Canva AI

ক্যানভা ডিজাইনের জন্য বিখ্যাত। এর AI ফিচার টেক্সট-টু-ইমেজ, সহজ ডিজাইন টেমপ্লেট, এবং ভিজ্যুয়াল কনটেন্ট তৈরির জন্য খুবই উপযোগী।

১০. Perplexity AI

এটি একটি AI-চালিত সার্চ ইঞ্জিন এবং চ্যাটবট। এটি রিয়েল-টাইম তথ্য প্রদান এবং প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য কাজ করে।

Generative AI তৈরি করার জন্য কোন কোন Tools এর ব্যবহার হয়?

Generative AI তৈরি করার জন্য বিভিন্ন উন্নত প্রযুক্তি, টুলস এবং ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়।

1. ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কস (Deep Learning Frameworks)

Generative AI প্রয়োগ করার জন্য আমাদের ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কসের প্রয়োজন হয়। এই ফ্রেমওয়ার্কস গুলি নিউরাল নেটওয়ার্কস ডিফাইন এবং প্রশিক্ষণ করতে সাহায্য করে।

কিছু জনপ্রিয় ডিপ লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কস গুলি হলো - 

a. টেন্সরফ্লো (TensorFlow)

এটি Google দ্বারা তৈরি।

এটি মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং মডেল তৈরির জন্য অত্যন্ত শক্তিশালী।

উদাহরণ: মুখ শনাক্তকারী অ্যাপগুলিতে এর ব্যবহার হয়।

b. পাইটর্চ (PyTorch)

এটি Facebook দ্বারা তৈরি।

এটি গবেষণা এবং প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য অত্যন্ত জনপ্রিয়।

উদাহরণ: স্বয়ংক্রিয় গাড়ি চালনায় এর ব্যবহার।

c. কেরাস (Keras)

এটি TensorFlow-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি সহজ ফ্রেমওয়ার্ক।

এটি নতুন প্রোগ্রামারদের জন্য সহজে বোঝার উপযোগী।

উদাহরণ: মেডিকেল ইমেজ (MRI) বিশ্লেষণ।

d. ক্যাফে (Caffe)

এটি চিত্র শনাক্তকরণ এবং কম্পিউটার ভিশন অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়।

উদাহরণ: স্মার্টফোন ক্যামেরার অটো-ফোকাস ফিচার।

2. ডেটা সংগ্রহ (Data Collection)

Generative AI প্রশিক্ষণ করতে বড় পরিমাণ ডেটা বা তথ্যের প্রয়োজন, যা মডেলকে সঠিক এবং বৈচিত্র্যময় আউটপুট তৈরি করতে সাহায্য করবে। এই তথ্য বা ডেটা যেকোনো ধরনের হতে পারে—ইমেজ, টেক্সট, ভিডিও ইত্যাদি।

● টেক্সট ডেটা: যদি আপনার মডেল টেক্সট তৈরি করে, তবে প্রচুর টেক্সট ডেটার প্রয়োজন হবে, যা বই, আর্টিকেল, ওয়েবসাইট, সোশ্যাল মিডিয়া পোস্ট থেকে সংগ্রহ করা যেতে পারে।

● ইমেজ ডেটা: যদি আপনার লক্ষ্য ইমেজ তৈরি করা হয়, তবে লক্ষ লক্ষ ইমেজের প্রয়োজন হতে পারে।

● অডিও ডেটা: ভয়েস সিনথেসিস বা সাউন্ড জেনারেশন করার জন্য অডিও ডেটার প্রয়োজন হয়।

3. মডেল আর্কিটেকচার (Model Architecture)

Generative AI-এর মডেল আর্কিটেকচার একটু জটিল।

মডেল আর্কিটেকচার বলতে বোঝায় কোনও AI বা মেশিন লার্নিং মডেলের নকশা বা গঠন। এটি নির্ধারণ করে যে মডেলের বিভিন্ন অংশ (যেমন লেয়ার, নোড, এবং সংযোগ) কীভাবে কাজ করবে এবং ডেটাকে কীভাবে প্রক্রিয়া করবে।

● লেয়ার (Layer):

এটি মডেলের সবচেয়ে প্রধান অংশ। যেমন, ইনপুট লেয়ার, হিডেন লেয়ার, এবং আউটপুট লেয়ার।

● নোড (Nodes):

প্রতিটি লেয়ারের মধ্যে ছোট ছোট নোড থাকে, যাগাণিতিক সূত্র প্রয়োগ গণনা (calculation) করে।

● সংযোগ (Connections):

নোডগুলিকে একে অপরের সাথে যুক্ত করে।

সংযোগের ওজন (Weight) নির্ধারণ করে কোন তথ্য বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

● অ্যাক্টিভেশন ফাংশন (Activation Function):

এটি নির্ধারণ করে যে নোডের আউটপুট কীভাবে পরবর্তী ধাপে যাবে।

কিছু জনপ্রিয় আর্কিটেকচার হলো,

Generative Adversarial Networks (GANs): দুটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে—একটি জেনারেটর এবং একটি ডিসক্রিমিনেটর। জেনারেটর ফেক ডেটা তৈরি করে এবং ডিসক্রিমিনেটর তা যাচাই করে।

Variational Autoencoders (VAEs): এটি একটি প্রোবাবিলিস্টিক মডেল, যা ডেটার আন্ডারলিং ডিস্ট্রিবিউশন শিখে এবং নতুন ডেটা তৈরি করে।

Transformers: বিশেষ করে টেক্সট জেনারেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়। GPT এবং BERT এর মতো মডেলগুলি এর মধ্যে পড়ে।

4. হার্ডওয়্যার (Hardware)

হার্ডওয়্যার (Hardware) হল কোনও কম্পিউটার বা ডিভাইসের সেই সমস্ত ডিভাইস বা যন্ত্রাংশ যেমন, কম্পিউটারের প্রসেসর, মেমোরি, স্টোরেজ, এবং অন্যান্য যন্ত্রাংশ । 

জেনারেটিভ AI (Generative AI) মডেল ট্রেন করার জন্য শক্তিশালী হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন হয়, কারণ এই মডেলগুলো প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং জটিল গণনা (complex computations) নিয়ে কাজ করে।

● প্রসেসর (Processor):Intel Xeon, AMD EPYC।

গ্রাফিক্স প্রসেসর (GPU):NVIDIA A100, RTX 3090।

● মেমোরি (Memory): 128GB বা তার বেশি RAM।

● স্টোরেজ (Storage): ট্রেনিং ডেটাসেট সংরক্ষণের জন্য বড় স্টোরেজ প্রয়োজন, সাধারণত SSD (Solid State Drive) ব্যবহার করা হয়, কারণ এটি দ্রুত ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে।1TB বা তার বেশি SSD।

● ক্লাউড সার্ভার এবং ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং: অনেক সময় AI মডেল ট্রেনিং একক কম্পিউটারে সম্ভব হয় না। তখন ক্লাউড সার্ভার ব্যবহার করা হয়, যেখানে অসংখ্য কম্পিউটার একসঙ্গে কাজ করে।Google Cloud, AWS, Azure

● TPU (Tensor Processing Unit):

Google কর্তৃক তৈরি করা AI মডেলের জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যার। এটি গভীর লার্নিং-এর কাজ খুব দ্রুত করে। ASIC (Application-Specific Integrated Circuit):

নির্দিষ্ট AI টাস্কের জন্য ডিজাইন করা বিশেষ চিপ।

5. অপটিমাইজেশন টেকনিকস (Optimization Techniques)

অপটিমাইজেশন টেকনিকস (Optimization Techniques) হল সেই পদ্ধতি যা ব্যবহার করে মডেলের প্যারামিটার (যেমন ওজন বা ওয়েট এবং বায়াস) আপডেট করা হয়, যাতে মডেল আরও ভালোভাবে কাজ করতে পারে। এর প্রধান লক্ষ্য হল মডেলের ভুল (error) বা ক্ষতি (loss) কমিয়ে আনা এবং সঠিক আউটপুট দেওয়া।

সহজ ভাষায় যদি বলি,

মডেল ট্রেন করার সময়, এটি প্রথমে ভুল ফলাফল দেয়। অপটিমাইজেশন টেকনিকস এই ভুলগুলোকে বারবার সংশোধন করে, যাতে মডেল ধীরে ধীরে সঠিক উত্তর দিতে পারে। এটি এমন, যেমন আপনি সাইকেল চালানো শিখছেন  প্রথমে অনেক ভুল করবেন, কিন্তু ধীরে ধীরে আপনি ব্যালেন্স করে সাইকেল চালাতে শিখে যাবেন।

মডেল প্রশিক্ষণে অপটিমাইজেশন টেকনিকস হলো, 

● ক্ষতি ফাংশন (Loss Function):মডেল কতটা ভুল করছে, তা পরিমাপ করতে ক্ষতি ফাংশন ব্যবহার হয়।

● প্যারামিটার আপডেট:মডেলের প্যারামিটার (Weights & Bias) এমনভাবে বদলানো হয় যাতে ক্ষতি (loss) কমে যায়।

● লক্ষ্য:মডেলের আউটপুট এবং আসল উত্তর যতটা সম্ভব মিলিয়ে ফেলা।

6. ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (Natural Language Processing (NLP)

যদি আপনি টেক্সট-ভিত্তিক Generative AI তৈরি করেন, তাহলে NLP টেকনিকস ব্যবহৃত হয়, যা টেক্সট বুঝতে এবং তৈরি করতে সাহায্য করে।

● টোকেনাইজেশন: টেক্সটকে ছোট ছোট ইউনিট বা টোকেনে ভাগ করা হয়।

● ওয়ার্ড এমবেডিংস: শব্দগুলিকে নিউমেরিক্যাল ফরম্যাটে কনভার্ট করা হয় যাতে সেগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রসেস করা যায়।

● অ্যাটেনশন মেকানিজম: এটি মডেলকে ইনপুট সিকোয়েন্সের নির্দিষ্ট অংশে ফোকাস করতে সাহায্য করে যখন আউটপুট তৈরি করা হয়।

7. ইভালুয়েশন মেট্রিক্স (Evaluation Matrix)

মডেলের পারফরম্যান্স মূল্যায়ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কিছু সাধারণ মেট্রিক্স হলো:

● BLEU স্কোর: এটি ভাষা অনুবাদ টাস্কের জন্য ব্যবহৃত হয়।

● Inception স্কোর: এটি ইমেজ জেনারেশন টাস্কের জন্য ব্যবহৃত হয়।

● FID স্কোর: এটি ইমেজ গুণমান মূল্যায়ন করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

এক কথায়,Generative AI তৈরি করার জন্য বিভিন্ন ফ্রেমওয়ার্ক, মডেল আর্কিটেকচার, ডেটা, হার্ডওয়্যার এবং অপটিমাইজেশন টেকনিকস ব্যবহার করা হয়। এই সব একসঙ্গে একটি শক্তিশালী Generative AI মডেল তৈরি করতে সাহায্য করে।

ঔষধ আবিষ্কারে generative এ আই এর ভূমিকা কি?

জেনারেটিভ এআই ওষুধ আবিষ্কারে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।যেমন,

মলিকিউল ডিজাইন: নতুন ওষুধের জন্য জেনারেটিভ এআই কেমিক্যাল যৌগ তৈরি করতে পারে এবং সেই ঔষধ পরীক্ষা করার একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ দেয়।

ভার্চুয়াল স্ক্রিনিং: এটি প্রোটিনের সাথে ওষুধের প্রতিক্রিয়া পরীক্ষা করে বুঝতে পারে এবং কার্যকর ওষুধগুলো বেছে নেয়।

বায়োমার্কার চিহ্নিতকরণ: রোগের সূক্ষ্ম লক্ষণ (বায়োমার্কার) শনাক্ত করে ব্যক্তিগত ওষুধ তৈরি করতে সাহায্য করে।

ওষুধ পুনঃব্যবহার: সংরক্ষিত ওষুধের নতুন ব্যবহার চিহ্নিত করতে পারে যা সময় ও খরচ বাঁচায়।

ব্যক্তিগত ওষুধ ডিজাইন: প্রতিটি রোগীর জন্য এক  নির্দিষ্ট ওষুধ তৈরি করে যা আরও কার্যকর ও নিরাপদ হয়।

পলিফার্মাকোলজি: এক ওষুধ দিয়ে একাধিক রোগের চিকিৎসা করা সম্ভব।

ঔষধের পূর্বাভাস: ওষুধ শরীরে কীভাবে কাজ করবে তা পূর্বানুমান করে দ্রুত ও কার্যকর ওষুধ বানাতে সাহায্য করে।

Generative এর Foundation Model কি? - What is Foundation Model in Generative AI 

ফাউন্ডেশন মডেল হলো এমন এক ধরনের কম্পিউটার প্রযুক্তি অর্থাৎ জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (Generative AI), যা অনেক বিশাল পরিমাণ তথ্য দিয়ে আগে থেকেই প্রশিক্ষিত করা হয়। 

 এগুলো মানুষের মতো করে লেখা তৈরি করতে পারে, ভাষা অনুবাদ করতে পারে, প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, আর বিভিন্ন ধরণের লেখা বা কন্টেন্ট লিখতে পারে।

GPT-3, LaMDA, আর BERT হলো এই ধরনের AI এর উদাহরন।

ফাউন্ডেশন মডেল হলো প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং অন্যান্য এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এক শক্তিশালী নতুন প্রযুক্তি। এটি কম্পিউটারের সাথে সহজে যোগাযোগ করতে পারে, এবং আমাদের জীবনে এআই ব্যবহারকে আরও সহজ করতে পারে।

উপসংহার 

জেনারেটিভ এআই প্রযুক্তির জগতে এক বিশাল উপলব্ধি এবং এর ব্যবহার বর্তমানে খুব বেশি পরিমানে বেড়েই চলছে যা মানুষের দৈনিন্দিন জীবনকে অনেকটা সহজ ও সুবিধা দিছে। আজ এই পোস্টে আমি জেনারেটিভ এআই সম্পর্কে অনেক কিছু জানালাম। আপনি যদি জেনারেটিভ এআই টুলস গুলি যদি ভালো ভাবে ব্যবহার করতে শিখে যান তাহলে আপনি অনলাইন থেকে প্রচুর পরিমানে টাকা উপার্জন করতে পারেন। আশাকরি আজকে আপনাকে এই আর্টিকেল ভালো লেগেছে, ধন্যবাদ।