বিগটেক এর হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং নিষ্ফলতা তত্ত্ব এবং, অবিবেচক লুপ পরবর্তী প্রজন্ম তত্ত্বের সমালোচনা

বিগটেক এর হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং নিষ্ফলতা তত্ত্ব নিয়ে এআই টাইমস এর সংক্রান্ত নিবন্ধ প্রকাশিত হওয়ার পর, বিভিন্ন টেক নেতারা এর উপর মতামত বিনিময় করেছেন। গুগলের পর OpenAI ও পরবর্তী প্রজন্মের মডেল বর্তমান হার্নেস কার্যকারিতার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ শোষণ করতে পারে বলে মন্তব্য করেছে বলে খবর ছিল।

এই লেখাটি সেই আলোচনায় যোগ দেওয়া একটি অবদান। সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে গেলে, বেশিরভাগ হার্নেস নিষ্ফল হয়ে যাবে এই দৃষ্টিভঙ্গির সাথে আমি সহমত। আমি নিজেও হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা — জন্ম, ধারণা, ব্যবধান, ভবিষ্যৎ এক নজরে পোস্টে উল্লেখ করেছি যে মডেলের দুর্বলতা সংশোধন করার জন্য তৈরি জটিল হার্নেস দ্রুত প্রতিস্থাপিত হয় যখন মডেল উন্নত হয়।

তবে এটি নিয়ে গেলে যে সম্পূর্ণ হার্নেস শীঘ্রই অপ্রয়োজনীয় হয়ে পড়বে, তা বলা হার্নেসের সারমর্ম হাতছাড়া করা। মডেল কার্যকারিতা শোষণের সমস্যা এবং মানুষ এবং সংস্থা যখন এআই কে কাজ দেয় দায়িত্ব ব্যবস্থাপনার সমস্যা ভিন্ন।

প্রথমত, মূল শব্দ কীভাবে বিতরণ করা হয় তা দেখতে হবে

কিন্তু প্রথমে টেক মূল শব্দগুলি অভ্যন্তরীণভাবে বিদেশের থেকে আলাদা উপায়ে এবং অর্থে ব্যবহৃত হয়েছে তাই প্রথমে এই যাচাইকরণ করেছি। এই সময়েও মূল বক্তব্য, প্রকৃত প্রযুক্তিগত আলোচনা, অভ্যন্তরে তৈরি কাঠামো আলাদা করে দেখতে হবে।

হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা — জন্ম, ধারণা, ব্যবধান, ভবিষ্যৎ এক নজরে এর পোস্ট থেকে হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং মূল শব্দের অভ্যন্তরীণ এবং বৈশ্বিক ব্যবহারের তুলনা।

এই সময়েও সম্প্রসারিত ব্যাখ্যার প্রতি কিছু সাবধানতা রয়েছে কারণ ইংরেজি ভাষায় harness is dead বা harness is useless ব্যাপকভাবে প্রচলিত স্লোগান নয়। মডেলের সরঞ্জাম ব্যবহার ক্ষমতা উন্নত হচ্ছে এবং কিছু স্ক্যাফোল্ডিং মডেল বা প্ল্যাটফর্মের মধ্যে শোষিত হচ্ছে এবং ম্যানুয়ালি তৈরি জটিল সমন্বয় স্তরের জীবনকাল সংক্ষিপ্ত হতে পারে এই আলোচনা আরও ঘনিষ্ঠ। নোয়াম ব্রাউন ভাইস প্রেসিডেন্টের মন্তব্যও আমি সরাসরি মূল উৎস পর্যন্ত যাচাই করিনি এবং আন্তর্জাতিক এবং অভ্যন্তরীণ সংবাদমাধ্যমের মাধ্যমে পেয়েছি। তাই অভ্যন্তরে দ্রুত প্রতিষ্ঠিত 'হার্নেস নিষ্ফলতা তত্ত্ব' কাঠামো নিজেই পরীক্ষা করব।

অদৃশ্য হবে এমন হার্নেস এবং থাকবে এমন হার্নেস ভিন্ন

অদৃশ্য হবে এমন হার্নেস স্পষ্ট। যেকোনো একাধিক পর্যায়ে প্রম্পট ভাগ করতে হত যে পদ্ধতি, নির্দিষ্ট মডেলের ত্রুটি বাইপাস করার জন্য অস্থায়ী নিয়ম, সরঞ্জাম কল ক্রম মানুষ জোর করে সংরক্ষিত অগভীর কর্ম প্রবাহ মডেল উন্নত হওয়ার সাথে সাথে শোষিত হতে পারে। এই ধরনের হার্নেস অদৃশ্য হওয়া সঠিক।

তবে ইডংসু A2Sys প্রতিনিধির সংগঠন এর মতো, এটি সমস্ত হার্নেস এ প্রসারিত ব্যাখ্যা বিপজ্জনক বলে মনে করি। সংগঠিত করতে গেলে নীচের মতো।

• প্রম্পট, কর্ম প্রবাহ হার্নেস মডেল দ্বারা শোষিত হতে পারে। সহমত।
• সরঞ্জাম সম্পাদন হার্নেস কর্তৃপক্ষ, অনুমোদন, ব্যর্থতা পুনরুদ্ধার সামলায়। এটি সত্যি অদৃশ্য হবে এমন হার্নেস?
• রানটাইম, স্মৃতি, অবকাঠামো হার্নেস প্রসঙ্গ, ক্যাশে, মডেল রুটিং, খরচ, দেরি সময়, নিরীক্ষা রেকর্ড সামলায়। এটি সমানভাবে অদৃশ্য হবে এমন হার্নেস হিসাবে দেখা কঠিন বলে মনে করি।

আমি 『হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং: Re:শূন্য থেকে শুরু করা এআই সফটওয়্যার প্রকৌশল』 ৭ অধ্যায় থেকে ১১ অধ্যায়ে হার্নেসের মূল বিষয় এখানে রয়েছে। চুক্তি অনুমতি পরিসীমা নিশ্চিত করে, গঠন এবং বিচ্ছিন্নকরণ পরিবর্তন পরিসীমা সংকুচিত করে, ট্রেসেবিলিটি এবং যাচাইকরণ আসল লক্ষ্য এবং প্রকৃত ফলাফল সংযুক্ত করে। পরিমাপ এবং পরিচালনা খরচ, কর্তৃপক্ষ, সমস্যা, পুনরুদ্ধার পরিচালনা করে। এই পরিসীমার হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং মডেল উন্নত হয় সমাধান করা অংশ নয়।

অন্যদিকে হার্নেস, লুপ, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং মানুষের অনুমান বলে যে আর্গুমেন্ট সঠিক। সব পদ্ধতি অনুমান থেকে শুরু হয়। টাইপ, পরীক্ষা, সিআই, কোড পর্যালোচনা, কর্তৃপক্ষ বিভাজন সব জটিল সিস্টেম পরিচালনা করার জন্য মানুষ তৈরি। তবে এখানে আরও গুরুত্বপূর্ণ স্বচ্ছতা এবং দায়বদ্ধতা পতাকা মডেলে অর্পণ করা যায় কিনা? কাজ দিলে উদ্দেশ্য অনুসারে কাজ করছে এবং দায়বদ্ধতা অতিক্রম করে দুর্ঘটনা করছে না তা এআই নিজে করতে পারে না। অবশ্য এটি পর্যবেক্ষণ এবং সংশোধন করা এআই থাকতে পারে কিন্তু তাহলে এটি হার্নেস।

হান সাংগি অধ্যাপকের মন্তব্যের মন্তব্যে আমি এই অবস্থান এভাবে লিখেছিলাম।

হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং কতদূর দেখি তার উপর নির্ভর করে। সংস্থা এবং উন্নয়নকারীর উদ্দেশ্য থাকলে অদৃশ্য হওয়া কঠিন বলে মনে করি।

মডেল যত স্মার্ট হয় এআই এর আরও অপ্রত্যাশিত জিনিস আরও নিপুণভাবে সম্পন্ন করার সম্ভাবনা বৃদ্ধি পায়। তাই হার্নেস মডেলের দুর্বলতা সংশোধন যন্ত্র নয় বরং দিক এবং দায়বদ্ধতা নিশ্চিত করা পরিচালনা যন্ত্র।

প্রকৃত পরিচালনায় মডেল ক্ষমতার চেয়ে দায়বদ্ধতা সীমানা আগে

নেক্সটেইন উন্নয়ন অনুরোধকারী কোম্পানি এবং ডিসকর্ডে কাজ পরিচালনা করে। এবং আজ এখানে আমি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান করছিল ক্লাউড কোডের এজেন্ট যোগ করেছি। ডিসকর্ডে অংশগ্রহণকারী নেক্সটেইন এজেন্ট (প্রকৃত সেবায় চলছে ক্লাউড কোড) ডিসকর্ড চ্যানেল পড়ে উত্তর দেয়।

সংশ্লিষ্ট চ্যানেলে একসাথে অ-উন্নয়নকারী পরিচালক পরীক্ষা ফলাফল এবং অভাবী এবং প্রয়োজনীয়তা পাঠিয়েছে। এবং এটি পরিচালনা করতে পারে তা পরিচালনা করা কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ স্থাপনা বা স্পর্শ করা উচিত নয় এমন সংস্থান সংশোধন করতে হলে আমার অনুমোদন প্রয়োজন তা আমার কাছে অনুমতি জিজ্ঞাসা করে।

এবং প্রথমে ঢোকাবার কারণে প্রয়োজনীয়তা শুনে সরাসরি কাজ শুরু করে, অর্পিত লোকের মতে বিরক্ত তাই কর্মপ্রক্রিয়া নির্দেশনা দিয়েছি। প্রয়োজনীয়তা শুনলে শুনেছি জবাব দিয়ে, বিশ্লেষণ এগিয়ে যান এবং পরিকল্পনা করুন তারপর পরিকল্পনা আবার ডিসকর্ড চ্যানেলে রিপোর্ট করুন এবং কাজ এগিয়ে যান। এবং সর্বশেষ কাজ সম্পন্ন হলে চূড়ান্ত প্রতিবেদন উপস্থাপন করুন, আর যদি মাঝপথে সমস্যা হয় আমাকে (উন্নয়ন নেতা) ডাকুন এবং সিদ্ধান্তের প্রয়োজন তা ডিসকর্ডে জিজ্ঞাসা করুন বলেছিলাম।

এই হার্নেসের মূল নেক্সটেইনের উন্নয়ন প্রক্রিয়া এবং প্রতিটি সদস্যের কর্তৃপক্ষ। এটি পতাকা মডেল হলে নিজে সেরা পদ্ধতিতে কাজ করবে? সেরা পদ্ধতি সত্যিই এক? সংস্থা এবং কর্মপ্রক্রিয়া ধারাবাহিকতা শেষ পর্যন্ত হার্নেস। এই দায়বদ্ধতা সীমানা মডেল ক্ষমতা থেকে আলাদা। মডেল যত বেশি কাজ করতে পারে, কী করা যায় এবং কোথায় থামতে হয় তা আরও কঠোরভাবে বিভক্ত করতে হবে।

বর্তমান কর্মক্ষেত্রের সমস্যা ড্রিফট এবং খরচ

প্রকৃত কর্মক্ষেত্রে কোডেক্স এবং ক্লাউড ব্যবহার করে উন্নয়নকারী ড্রিফট এর সম্মুখীন হয়। লক্ষ্য সংকীর্ণ করলেও অন্য পথে ছড়িয়ে পড়ে, না করার মতো পরিবর্তন করে, পরীক্ষা বদলে পাস করেছে বলে কথা বলে, পরিচালনা কর্তৃপক্ষের সীমানা হারায়। মডেল যত পরিশোধিত হয় এই সমস্যা আরও মসৃণভাবে লুকানো যায়।

এই সময় "আরও বেশি চালান" উত্তর বিগটেকের জন্য সম্ভব। অনুমান সময় বাড়ান, আরও প্রার্থী তৈরি করুন, ব্যর্থ পথ বাতিল করুন, বাহ্যিক যাচাইকরণ সংযুক্ত করতে পারেন। কিন্তু বর্তমান কর্মক্ষেত্র উন্নয়নকারী এবং একটি টাকা সঞ্চয় করতে হবে ছোট স্টার্টআপ তা করতে পারে না। দেশীয় কোম্পানির বাস্তবতা সমান।

উপরে লিঙ্ক করা হান সাংগি অধ্যাপকের সাথে মন্তব্যে হা জেওং-উ প্রাক্তন এআই ভবিষ্যৎ পরিকল্পনা প্রধান সচিব উল্লেখ করা "টোকেন মোট খরচ দক্ষতা" এটি এই মানদণ্ড। হার্নেস পতাকা মডেল প্রত্যাখ্যান যন্ত্র নয়। ব্যয়বহুল মডেল সত্যিকারের প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্তে ব্যবহার করুন, পুনরাবৃত্তিযোগ্য কাজ ছোট মডেল, স্থানীয় সরঞ্জাম, স্ক্রিপ্ট, নিশ্চিতকারী যাচাইকরণে বিভক্ত করার খরচ নিয়ন্ত্রণ যন্ত্র।

সম্প্রতি প্রকাশিত OpenAI এর গণিত সম্পর্কিত অর্জনও দুটি বিন্দুতে বিভক্ত করতে হবে। আমি এরডোস সমতল একক দূরত্ব সমস্যা পাল্টা উদাহরণ সংক্রান্ত প্রথম অর্জন বিদ্যমান পদ্ধতি থেকে ভিন্ন গাণিতিক সংযোগ খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা উচ্চ মূল্যায়ন করি। এআই কেবল নতুন আবিষ্কারের সম্ভাবনা দেখিয়েছে এমন কেস বলে।

বিপরীতে পরবর্তীতে আরও হাইলাইট করা পরীক্ষা সময়কালীন গণনা অনুমান সময়কালে আরও গণনা এবং প্রার্থী অন্বেষণ, যাচাইকরণ, পুনরাবৃত্তি বিনিয়োগের দিক। এটিও গুরুত্বপূর্ণ প্রযুক্তি। শুধুমাত্র মডেল এক নিরপেক্ষ বুদ্ধিমত্তা উন্নতি হিসাবে বলা খরচ গঠন অদৃশ্য করে। পরিমাণ যুদ্ধও প্রযুক্তি কিন্তু, বিগটেকের বিশেষভাবে অনুকূল প্রযুক্তি।

হার্নেস খরচ এবং ডেটার প্রতিরক্ষা লাইন

"মডেল হার্নেস খাবে" কথা উত্তেজনাপূর্ণ। কিন্তু সেই মডেল কে কত দামে ব্যবহার করে তা আলাদা সমস্যা। মডেল আরও বেশি কার্যকারিতা শোষণ করার সাথে সাথে ব্যবহারকারীর কোড সহজ হতে পারে। একই সাথে আরও ভারী এবং ব্যয়বহুল মডেল কলে নির্ভর করতে পারে। জটিলতা অদৃশ্য না হয়ে, ব্যবহারকারীর কর্মক্ষেত্র থেকে মডেল প্রদানকারীর চার্জ স্তরে স্থানান্তরিত হয়।

ডেটাও সমান। এজেন্ট সত্যিকারের উপযোগী হতে দলিল, কোড, সময়সূচী, মেল, পরিচালনা লগ, সমস্যা ইতিহাস, অনুমোদন প্রবাহ, গ্রাহক ডেটা দেখতে হবে। এজেন্ট কর্মক্ষেত্র হলে, ব্যবহারকারীর পুরো কাজ ইনপুট হয়ে যায়।

ভাল হার্নেস প্রয়োজনীয় প্রসঙ্গ কেবল বাহ্যিক মডেলে পাঠায় এবং বাকি ব্যবহারকারীর কর্মক্ষেত্রে থাকে। মডেল রুটিং এবং, ক্যাশে পুনরায় ব্যবহার এবং, কর্তৃপক্ষ বিভাজন করুন এবং, পুনরুৎপাদনযোগ্য যাচাইকরণ সংযুক্ত করুন। তাই হার্নেস খরচ প্রতিরক্ষা লাইন এবং ডেটা প্রতিরক্ষা লাইন।

এই দৃষ্টিকোণ থেকে বৈশ্বিক মডেল কোম্পানি শক্তিশালী ব্যবহারকারী পক্ষ হার্নেসকে অসুবিধাজনক মনে করার সম্ভাবনাও রয়েছে। ব্যবহারকারী প্রথমে ছোট মডেল এবং স্থানীয় সরঞ্জামে পরিচালনা করুন, প্রয়োজনীয় মুহূর্তে শুধু পতাকা ডাকুন হলে ডাক পরিমাণ এবং পাঠানো প্রসঙ্গ কমে যায়। এটি সত্যিকার নয় বরং, সীমান্ত মডেল উন্নয়ন, অনুমান, জিপিইউ, শক্তি খরচ বৃদ্ধি শিল্প গঠনে প্রাকৃতিকভাবে পরীক্ষা করতে হবে এমন স্বার্থের সম্পর্ক।

OpenAI এবং Anthropic Codex এবং Claude Code মাধ্যমে হার্নেস প্রতিযোগিতার সামনে রয়েছে। বিপরীতে Google মডেল কোম্পানি হওয়ার সাথে সাথে ক্লাউড ব্যবসায়ী। কোম্পানি প্রতিটি একই স্বার্থের সম্পর্ক নয় কিন্তু, এই বিতর্ক শুদ্ধ প্রযুক্তি পূর্বাভাস হিসাবে শুনা কঠিন কারণ স্পষ্ট। ভাল হার্নেস বিগটেক এর চাওয়া 'কর্মক্ষেত্র মডেলে স্থানান্তর এবং ডেটা সংগ্রহ করতে চাই' এবং 'পতাকা ব্যবহার নির্ভর' কমিয়ে দেয়।

লুপ পরবর্তী প্রজন্ম ডিফল্ট নয়

লুপও সমান। আমি লুপ ব্যবহার করছি, কিন্তু বেশিরভাগ মিশনে লুপ ব্যবহার না করা ভাল বলে মনে করি। সাধারণ উন্নয়নকারীকে অর্পিত করলেও যথাযথ ফলাফল পাওয়া যায় এমন কাজ হলে, ভাল মডেল একবার সঠিকভাবে ব্যবহার করা সস্তা এবং দ্রুত সম্ভাবনা বেশি। অবাক করে লুপ কার্যকর কেস সংকীর্ণ।

প্রথমত গবেষণা উন্নয়ন। উত্তর নেই এবং, পরীক্ষা ফলাফলের উপর ভিত্তি করে হাইপোথিসিস পরিবর্তন হয় এবং, পরবর্তী পরীক্ষা পূর্ববর্তী ফলাফল পড়ে সক্রিয়ভাবে পরিবর্তিত হতে হবে এমন কাজ। অভ্যন্তরে চলছে শব্দ, গান গবেষণা সেই। এই ক্ষেত্রে পরীক্ষা ফলাফল এবং সম্পূর্ণ ডেটা অনেক এআই পরীক্ষা করে এবং, বিদ্যমান পরীক্ষার ধারাবাহিকতা, ড্রিফট যুদ্ধ, পরবর্তী চক্রের প্রয়োজনীয়তা সিদ্ধান্ত করে। সম্পন্ন মানদণ্ড সম্ভাব্য ফলাফল নয় বরং, নির্দেশক আর উঠছে না এই সিদ্ধান্ত। অনুসন্ধান সংমিশ্রণ লক্ষ্য তাই লুপ সঠিক।

দ্বিতীয়ত সীমিত পরিবেশে ছোট মডেল ব্যবহার করা। ছোট এলএলএম লক্ষ্য হ্রাস এবং "এই পরিমাণ যথেষ্ট" থামা সহজ। তবে এই ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয় দীর্ঘ লুপের চেয়ে লক্ষ্য এবং সমাপ্ত শর্ত বন্ধ করা যন্ত্র। লুপ এর চেয়ে ক্লাউড কোডের লক্ষ্য কার্যকারিতা ঘনিষ্ঠ হার্নেস। সাধারণ ব্যবহারকারীর দৈনন্দিন কাজে লুপ অতিপ্রাচুর্য হলে খরচ অপচয়। লুপ অনুসন্ধান সংমিশ্রণের জন্য ব্যবহার করুন এবং, হার্নেস লক্ষ্য এবং দায়বদ্ধতা নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহার করুন। দুটি প্রতিস্থাপন সম্পর্ক নয়।

নাইয়া ব্যবহারকারী পক্ষে কর্মক্ষেত্র রাখতে চায়

নাইয়া পতাকা মডেল প্রত্যাখ্যান করে না। উন্নয়নে ক্লাউড পতাকা মডেল ব্যাপকভাবে ব্যবহার করার পরিকল্পনা। ভাল মডেল ব্যবহার করতে হবে।

কিন্তু সম্পূর্ণ কর্মক্ষেত্র এবং ডেটা বিগটেক প্ল্যাটফর্মে অর্পিত করার পরিকল্পনা নেই। নাইয়া লক্ষ্য স্থানীয়, পি-টু-পি, ওপেন ওয়েট, ছোট মডেল, নিশ্চিতকারী যাচাইকরণ, স্পষ্ট কর্তৃপক্ষ হার্নেস একসাথে ব্যবহার করা গঠন। ব্যয়বহুল পতাকা প্রয়োজনীয় সিদ্ধান্তে ব্যবহার করুন, মৌলিক কর্মক্ষেত্র ব্যবহারকারীর হাতে রাখতে হবে।

এই দিক থেকে ডিপসিক, কুয়েন, কিমি, জিএলএম পরিবার মতো ওপেন ওয়েট মডেলের উন্নয়ন গুরুত্বপূর্ণ। উদ্দেশ্য অনুসারে মডেল সংমিশ্রণ করুন এবং, স্থানীয়ে ডেটা রক্ষা করুন এবং, প্রয়োজনীয় মুহূর্তে শুধু বন্ধ পতাকা ডাকুন এমন গঠন সম্ভব হয়। কোরিয়ায় আপস্টেজ এবং নেভার মতো নিজস্ব মডেল কৌশলও এই প্রবাহে অর্থবহ। বৈশ্বিক বিগটেক এর পতাকা অনুসরণ করার চেয়ে, ওপেন ওয়েট, নিজস্ব মডেল, বিশেষায়িত হার্নেস, দেশীয় কর্ম প্রসঙ্গ ভালভাবে বাঁধা পথ আরও বাস্তবসম্মত হতে পারে।

মডেল ভাড়া নিতে পারেন। কিন্তু কর্মক্ষেত্র এবং ডেটা পর্যন্ত ভাড়া দেওয়ার প্রয়োজন নেই।

সমাপনী: নিষ্ফলতা তত্ত্বের চেয়ে প্রয়োজনীয় প্রযুক্তি স্তরের আলোচনা

অদৃশ্য হবে এমন হার্নেস অদৃশ্য হবে। মডেল শোষণ করবে কার্যকারিতাও বাড়বে। এই বিন্দু অস্বীকার করার কারণ নেই। কিন্তু মডেল শোষণ করে এমন কার্যকারিতা, সংস্থার উদ্দেশ্য এবং দায়বদ্ধতা নিশ্চিত করে এমন সম্পাদন সিস্টেম, খরচ এবং ডেটার সীমানা রক্ষা করে এমন পরিচালনা সিস্টেম অদৃশ্য হবে বলে মনে করি না। কাজ দেওয়ার সত্তা মানুষ এবং ফলাফলে দায়বদ্ধ সত্তা মানুষ হলে, চুক্তি, গঠন, ট্রেসেবিলিটি, যাচাইকরণ, পরিচালনা অদৃশ্য হয় না।

এখন হার্নেস মৃত বা জীবিত এমন মূল শব্দ বিতর্ক শেষ করেছি ভালো লাগবে। কী মডেল ভিতরে রাখবে, কী ব্যবহারকারী এবং সংস্থা নিয়ন্ত্রণে রাখবে, ড্রিফট কীভাবে যাচাই এবং ফিরিয়ে দেবে, টোকেন খরচ এবং ডেটা এক্সপোজার কে বহন করবে এমন প্রকৃত প্রযুক্তি কেন্দ্রিক আলোচনা আগে যাবে ভালো লাগবে।

রেফারেন্স এবং উৎস

আমার লেখা এবং বই

• 『হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং: Re:শূন্য থেকে শুরু করা এআই সফটওয়্যার প্রকৌশল』
• 「হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পূর্ণ ব্যাখ্যা — জন্ম, ধারণা, ব্যবধান, ভবিষ্যৎ এক নজরে」
• 「হার্নেস ইঞ্জিনিয়ারিং」 প্রকাশনা খবর

এই আলোচনার সরাসরি কারণ

• এআই টাইমস, "গুগলের পর ওপেন এআই ও 'হার্নেস নিষ্ফলতা তত্ত্ব'... পরবর্তী প্রজন্মের মডেল কার্যকারিতা শোষণ করবে"
• এআই টাইমস, "[৬ জুন ২৫] 'মডেল হার্নেস খাবে'..."
• হান সাংগি অধ্যাপকের Facebook পোস্ট এবং মন্তব্য আলোচনা
• ইডংসু A2Sys প্রতিনিধি, "হার্নেস নিষ্ফলতা তত্ত্ব? অর্ধেক সঠিক এবং অর্ধেক ভুল"

মূল টেক্সট এবং প্রযুক্তি উপাদান

• OpenAI, "এলএলএম এর সাথে যুক্তি করা শিখা"
• OpenAI, "একটি ওপেন এআই মডেল বিযুক্ত জ্যামিতিতে একটি কেন্দ্রীয় অনুমান খণ্ডন করেছে"
• OpenAI, "কোডেক্স পরিচয়"
• OpenAI, "ওপেন এআই ও৩ এবং ও৪-মিনি পরিচয়"
• Google, "জেমিনি ২.০: এজেন্টিক যুগের জন্য আমাদের নতুন এআই মডেল"
• "এলএলএম এজেন্টে হার্নেস ডিজাইন এবং পোস্ট-প্রশিক্ষণের মিথস্ক্রিয়া"
• "আরও সর্বদা ভাল নয়: এলএলএম এজেন্ট স্ক্যাফোল্ডিং এ ক্রস-কম্পোনেন্ট হস্তক্ষেপ"
• "অটোহার্নেস"