আপনি হয়তো জানেন, আমার দল এবং আমি Qlik সম্প্রদায়ের কাছে একটি ব্রাউজার এক্সটেনশন নিয়ে এসেছি যা Qlik এবং Git-কে একীভূত করে ড্যাশবোর্ড সংস্করণগুলিকে নির্বিঘ্নে সংরক্ষণ করে, অন্যান্য উইন্ডোতে স্যুইচ না করে ড্যাশবোর্ডগুলির জন্য থাম্বনেইল তৈরি করে। এটি করার মাধ্যমে, আমরা Qlik ডেভেলপারদের উল্লেখযোগ্য পরিমাণ সময় বাঁচাই এবং দৈনিক ভিত্তিতে চাপ কমিয়ে দিই।
আমি সবসময় Qlik ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়ার উন্নতি এবং দৈনন্দিন রুটিন অপ্টিমাইজ করার উপায় খুঁজি। তাই ওপেনএআই বা লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের দ্বারা সর্বাধিক প্রচারিত বিষয়, চ্যাটজিপিটি এবং জিপিটি-এন এড়ানো খুব কঠিন।
বড় ভাষা মডেল, GPT-n, কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে অংশটি বাদ দেওয়া যাক। পরিবর্তে, আপনি ChatGPT কে জিজ্ঞাসা করতে পারেন বা স্টিভেন ওলফ্রামের সেরা মানবিক ব্যাখ্যা পড়তে পারেন।
আমি অজনপ্রিয় থিসিস থেকে শুরু করব, “GPT-n জেনারেটেড ইনসাইটস ফ্রম ডাটা হল একটি কৌতূহল-নিরোধক খেলনা” এবং তারপর বাস্তব জীবনের উদাহরণ শেয়ার করব যেখানে আমরা কাজ করছি একজন AI সহকারী রুটিন কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, আরও জটিলতার জন্য বিনামূল্যে সময় দিতে পারে। বিআই-ডেভেলপার/বিশ্লেষকদের জন্য বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ।
ছোটবেলা থেকেই এআই সহকারী
GPT-n আপনাকে বিপথে নিয়ে যেতে দেবেন না
… এটা শুধু এমন কিছু বলছে যা "ঠিক শোনাচ্ছে" তার প্রশিক্ষণের উপাদানে কি জিনিস "এর মতো শোনাচ্ছে" তার উপর ভিত্তি করে। © স্টিভেন উলফ্রাম
সুতরাং, আপনি সারাদিন ChatGPT এর সাথে চ্যাট করছেন। এবং হঠাৎ, একটি উজ্জ্বল ধারণা মাথায় আসে: "আমি ChatGPT কে তথ্য থেকে কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে অনুরোধ করব!"
সমস্ত ব্যবসায়িক ডেটা এবং ডেটা মডেলগুলির সাথে OpenAI API ব্যবহার করে GPT-n মডেলগুলিকে খাওয়ানো একটি কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি পাওয়ার জন্য একটি দুর্দান্ত প্রলোভন, তবে এখানে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল - GPT-3 বা উচ্চতর হিসাবে বড় ভাষা মডেলের প্রাথমিক কাজ হল কীভাবে তা নির্ধারণ করা টেক্সট যে এটি দেওয়া হয়েছে একটি টুকরা চালিয়ে যেতে. অন্য কথায়, এটি ওয়েবে এবং বই এবং এতে ব্যবহৃত অন্যান্য উপকরণে যা আছে তার "প্যাটার্ন অনুসরণ করে"।
এই সত্যের উপর ভিত্তি করে, ছয়টি যুক্তিযুক্ত যুক্তি রয়েছে কেন জিপিটি-এন জেনারেট করা অন্তর্দৃষ্টিগুলি মানুষের মস্তিষ্ক নামক ধারণা জেনারেটরের জন্য আপনার কৌতূহল এবং জ্বালানী সরবরাহকারীকে নিভিয়ে দেওয়ার জন্য একটি খেলনা মাত্র:
- GPT-n, ChatGPT এমন অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে যা প্রাসঙ্গিক বা অর্থপূর্ণ নয় কারণ এতে ডেটা এবং এর সূক্ষ্মতা বোঝার জন্য প্রয়োজনীয় প্রসঙ্গ নেই—প্রসঙ্গের অভাব।
- GPT-n, ChatGPT ডেটা প্রক্রিয়াকরণে ত্রুটি বা ত্রুটিপূর্ণ অ্যালগরিদমের কারণে ভুল অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে — নির্ভুলতার অভাব।
- শুধুমাত্র GPT-n-এর উপর নির্ভর করে, অন্তর্দৃষ্টির জন্য ChatGPT মানব বিশেষজ্ঞদের সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং বিশ্লেষণের অভাবের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যা সম্ভাব্যভাবে ভুল বা অসম্পূর্ণ সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে — অটোমেশনের উপর অতিরিক্ত নির্ভরতা।
- GPT-n, ChatGPT যে ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল তার কারণে পক্ষপাতদুষ্ট অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে, যা সম্ভাব্য ক্ষতিকারক বা বৈষম্যমূলক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে — পক্ষপাতের ঝুঁকি।
- GPT-n, ChatGPT-এর ব্যবসায়িক লক্ষ্য এবং উদ্দেশ্যগুলির গভীর বোঝার অভাব থাকতে পারে যা BI বিশ্লেষণকে চালিত করে, যার ফলে সুপারিশগুলি সামগ্রিক কৌশলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয় — ব্যবসায়িক লক্ষ্যগুলির একটি সীমিত বোঝাপড়া।
- ব্যবসা-সমালোচনামূলক ডেটা বিশ্বাস করা এবং এটিকে একটি "ব্ল্যাক বক্স" এর সাথে ভাগ করে নেওয়া যা স্ব-শিখতে পারে তা টপ ম্যানেজমেন্টের উজ্জ্বল মাথায় এই ধারণার জন্ম দেবে যে আপনি আপনার প্রতিযোগীদের শেখাচ্ছেন কীভাবে জিততে হয় — বিশ্বাসের অভাব। অ্যামাজন ডায়নামোডিবি-র মতো প্রথম ক্লাউড ডেটাবেসগুলি উপস্থিত হতে শুরু করার সময় আমরা এটি ইতিমধ্যেই দেখেছি।
অন্তত একটি যুক্তি প্রমাণ করার জন্য, আসুন পরীক্ষা করা যাক কিভাবে ChatGPT বিশ্বাসযোগ্য হতে পারে। কিন্তু কিছু ক্ষেত্রে, এটি সঠিক নয়।
আমি ChatGPT কে সহজ হিসাব 965*590 সমাধান করতে বলব এবং তারপর ধাপে ধাপে ফলাফল ব্যাখ্যা করতে বলব।
568 350?! ওহো... কিছু ভুল হয়েছে।
আমার ক্ষেত্রে, ChatGPT প্রতিক্রিয়াতে একটি হ্যালুসিনেশন ভেঙ্গে গেছে কারণ উত্তর 568,350 ভুল।
আসুন দ্বিতীয় শটটি করি এবং ChatGPT-কে ধাপে ধাপে ফলাফল ব্যাখ্যা করতে বলি।
ভাল নিশানা! কিন্তু তারপরও ভুল…
ChatGPT একটি ধাপে ধাপে ব্যাখ্যায় প্ররোচিত হওয়ার চেষ্টা করে, কিন্তু এটি এখনও ভুল।
প্রসঙ্গ গুরুত্বপূর্ণ। চলুন আবার চেষ্টা করুন কিন্তু একই সমস্যা “অ্যাক্ট এজ …” প্রম্পট দিয়ে দেখান।
বিঙ্গো! 569 350 সঠিক উত্তর
কিন্তু এটি এমন একটি ক্ষেত্রে যেখানে একটি নিউরাল নেট সহজেই যে ধরনের সাধারণীকরণ করতে পারে — কী 965*590 — যথেষ্ট হবে না; একটি প্রকৃত গণনামূলক অ্যালগরিদম প্রয়োজন, শুধুমাত্র একটি পরিসংখ্যান-ভিত্তিক পদ্ধতির নয়।
কে জানে... হয়ত AI অতীতে গণিত শিক্ষকদের সাথে একমত হয়েছিল এবং উচ্চ গ্রেড পর্যন্ত ক্যালকুলেটর ব্যবহার করে না।
যেহেতু পূর্ববর্তী উদাহরণে আমার প্রম্পটটি সহজবোধ্য, আপনি দ্রুত ChatGPT থেকে প্রতিক্রিয়াটির ভুলতা সনাক্ত করতে পারেন এবং এটি ঠিক করার চেষ্টা করতে পারেন। তবে কী হবে যদি হ্যালুসিনেশনটি প্রশ্নের উত্তরে ভেঙ্গে যায় যেমন:
- কোন বিক্রয়কর্মী সবচেয়ে কার্যকর?
- আমাকে শেষ প্রান্তিকের রাজস্ব দেখান।
এটি মাশরুম ছাড়াই আমাদের হ্যালুসিনেশন-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
অবশ্যই, আমি নিশ্চিত যে জেনারেটিভ এআই-এর ক্ষেত্রে সংকীর্ণভাবে ফোকাসযুক্ত সমাধানগুলির বিকাশের কারণে কয়েক মাস বা বছরের মধ্যে আমার উপরোক্ত যুক্তিগুলির অনেকগুলি অপ্রাসঙ্গিক হয়ে উঠবে।
যদিও GPT-n-এর সীমাবদ্ধতাগুলিকে উপেক্ষা করা উচিত নয়, ব্যবসাগুলি এখনও মানব বিশ্লেষকদের (এটা মজার যে আমাকে HUMAN হাইলাইট করতে হবে) এবং AI সহকারীর শক্তি ব্যবহার করে আরও শক্তিশালী এবং কার্যকর বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়া তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি দৃশ্যকল্প বিবেচনা করুন যেখানে মানব বিশ্লেষকরা গ্রাহক মন্থনে অবদান রাখার কারণগুলি সনাক্ত করার চেষ্টা করেন। GPT-3 বা উচ্চতর দ্বারা চালিত AI সহকারী ব্যবহার করে, বিশ্লেষক দ্রুত সম্ভাব্য কারণগুলির একটি তালিকা তৈরি করতে পারেন, যেমন মূল্য, গ্রাহক পরিষেবা এবং পণ্যের গুণমান, তারপর এই পরামর্শগুলি মূল্যায়ন করতে পারেন, আরও ডেটা তদন্ত করতে পারেন এবং শেষ পর্যন্ত সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক কারণগুলি সনাক্ত করতে পারেন৷ যে ড্রাইভ গ্রাহক মন্থন.
আমাকে মানুষের মতো পাঠ্যগুলি দেখান৷
মানব বিশ্লেষক ChatGPT কে প্রম্পট তৈরি করছে
AI অ্যাসিস্ট্যান্ট ব্যবহার করা যেতে পারে স্বয়ংক্রিয় কাজগুলি যা আপনি এই মুহূর্তে করতে অসংখ্য ঘন্টা ব্যয় করেন। এটা সুস্পষ্ট, কিন্তু আসুন সেই এলাকার দিকে ঘনিষ্ঠভাবে তাকাই যেখানে GPT-3 এবং উচ্চতরের মতো বড় ভাষা মডেল দ্বারা চালিত AI সহকারীগুলি ভালভাবে পরীক্ষা করা হয় — মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করে।
বিআই ডেভেলপারদের দৈনন্দিন কাজগুলিতে তাদের একটি গুচ্ছ রয়েছে:
- চার্ট, শীট শিরোনাম, এবং বিবরণ লেখা। GPT-3 এবং উচ্চতর আমাদেরকে দ্রুত তথ্যপূর্ণ এবং সংক্ষিপ্ত শিরোনাম তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে, নিশ্চিত করে যে আমাদের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য বোঝা এবং নেভিগেট করা সহজ এবং "এভাবে কাজ করুন .." প্রম্পট ব্যবহার করে৷
- কোড ডকুমেন্টেশন। GPT-3 এবং উচ্চতর দিয়ে, আমরা দ্রুত ভালোভাবে নথিভুক্ত কোড স্নিপেট তৈরি করতে পারি, যা আমাদের দলের সদস্যদের জন্য কোডবেস বোঝা এবং বজায় রাখা সহজ করে তোলে।
- মাস্টার আইটেম তৈরি করা (ব্যবসায়িক অভিধান)। এআই সহকারী বিভিন্ন ডেটা পয়েন্টগুলির জন্য সুনির্দিষ্ট এবং সংক্ষিপ্ত সংজ্ঞা প্রদান করে, অস্পষ্টতা হ্রাস করে এবং আরও ভাল টিম যোগাযোগকে উত্সাহিত করে একটি ব্যাপক ব্যবসায়িক অভিধান তৈরিতে সহায়তা করতে পারে।
- অ্যাপে শীট/ড্যাশবোর্ডের জন্য একটি আকর্ষণীয় থাম্বনেইল (কভার) তৈরি করা। GPT-n আকর্ষক এবং চাক্ষুষভাবে আকর্ষণীয় থাম্বনেল তৈরি করতে পারে, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের উপলব্ধ ডেটা অন্বেষণ করতে উত্সাহিত করতে পারে।
- Power BI-তে Qlik Sense/DAX ক্যোয়ারীতে সেট-বিশ্লেষণ এক্সপ্রেশন দ্বারা গণনার সূত্র লেখা। GPT-n আমাদের এই অভিব্যক্তি এবং প্রশ্নগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে খসড়া করতে সাহায্য করতে পারে, সূত্র লেখার জন্য ব্যয় করা সময় কমিয়ে এবং ডেটা বিশ্লেষণে ফোকাস করার অনুমতি দেয়।
- ডাটা লোড স্ক্রিপ্ট লেখা (ETL)। GPT-n ETL স্ক্রিপ্ট তৈরি করতে, ডেটা ট্রান্সফর্মেশন স্বয়ংক্রিয় করতে এবং সিস্টেম জুড়ে ডেটা সামঞ্জস্য নিশ্চিত করতে সহায়তা করতে পারে।
- ডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন সংক্রান্ত সমস্যা সমাধান করা। GPT-n সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সাধারণ ডেটা এবং অ্যাপ্লিকেশন সমস্যার সমাধানের প্রস্তাব দিতে পরামর্শ এবং অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে।
- ডেটা মডেলে কারিগরি থেকে ব্যবসায় ক্ষেত্রগুলির নামকরণ। GPT-n আমাদের প্রযুক্তিগত শব্দগুলিকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য ব্যবসায়িক ভাষায় অনুবাদ করতে সাহায্য করতে পারে, যা কিছু ক্লিকের মাধ্যমে অ-প্রযুক্তিগত স্টেকহোল্ডারদের জন্য ডেটা মডেলকে বোঝা সহজ করে তোলে।
GPT-n মডেল দ্বারা চালিত AI সহকারীরা রুটিন কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং আরও জটিল বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সময় মুক্ত করে আমাদের কাজে আরও দক্ষ এবং কার্যকর হতে সাহায্য করতে পারে।
এবং এটি সেই ক্ষেত্র যেখানে আমাদের কিউলিক সেন্সের জন্য ব্রাউজার এক্সটেনশন মান প্রদান করতে পারে। আমরা AI সহকারীর আসন্ন রিলিজের জন্য প্রস্তুত করেছি, যা বিশ্লেষণ অ্যাপ তৈরি করার সময় শুধু অ্যাপে Qlik ডেভেলপারদের কাছে শিরোনাম এবং বিবরণ জেনারেশন নিয়ে আসবে।
এই রুটিন কাজগুলির জন্য OpenAI API দ্বারা জরিমানা-টিউন করা GPT-n ব্যবহার করে, Qlik বিকাশকারী এবং বিশ্লেষকরা তাদের দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে এবং জটিল বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য আরও বেশি সময় বরাদ্দ করতে পারে। এই পন্থাটি নিশ্চিত করে যে আমরা GPT-n এর শক্তিগুলিকে ব্যবহার করি এবং সমালোচনামূলক ডেটা বিশ্লেষণ এবং অন্তর্দৃষ্টি তৈরির জন্য এটির উপর নির্ভর করার ঝুঁকিগুলিকে হ্রাস করি।
উপসংহার
উপসংহারে, আমাকে, দয়া করে ChatGPT-এর পথ দিন:
Qlik Sense এবং অন্যান্য ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলির প্রেক্ষাপটে GPT-n-এর সীমাবদ্ধতা এবং সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন উভয়কেই স্বীকৃতি দেওয়া সংস্থাগুলিকে সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার সময় এই শক্তিশালী AI প্রযুক্তির সর্বাধিক ব্যবহার করতে সহায়তা করে। GPT-n-উত্পাদিত অন্তর্দৃষ্টি এবং মানুষের দক্ষতার মধ্যে সহযোগিতা বৃদ্ধি করে, সংস্থাগুলি একটি শক্তিশালী বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়া তৈরি করতে পারে যা AI এবং মানব বিশ্লেষক উভয়ের শক্তিকে পুঁজি করে।
আমাদের আসন্ন প্রোডাক্ট রিলিজের সুবিধার প্রথম অভিজ্ঞতা পেতে, আমরা আপনাকে আমাদের প্রারম্ভিক অ্যাক্সেস প্রোগ্রামের ফর্মটি পূরণ করার জন্য আমন্ত্রণ জানাতে চাই। প্রোগ্রামে যোগদানের মাধ্যমে, আপনি সর্বশেষ বৈশিষ্ট্য এবং বর্ধিতকরণগুলিতে একচেটিয়া অ্যাক্সেস পাবেন যা আপনাকে আপনার Qlik ডেভেলপমেন্ট ওয়ার্কফ্লোতে AI সহকারীর শক্তিকে কাজে লাগাতে সাহায্য করবে। বক্ররেখা থেকে এগিয়ে থাকার এবং আপনার প্রতিষ্ঠানের জন্য AI-চালিত অন্তর্দৃষ্টিগুলির সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করার এই সুযোগটি মিস করবেন না।
