30/07/2025
AI শিখছেন কিন্তু টার্মগুলো বুঝেন না?
তাহলে আপনি শুধু ChatGPT চালাচ্ছেন, এআইটা ঠিক বুঝে চালাচ্ছেন না। AI দুনিয়ার কিছু শব্দ আমরা প্রায়ই শুনি, কিন্তু সেগুলোর আসল মানে কী? আসুন, সহজ কথায় রঙিন নম্বর দিয়ে জেনে নিই।
এই পোস্টে ৩৮টি AI শব্দের মানে দেয়া আছে... যেমনঃ AI Automation, Prompt Engineering, LLM, RAG, CoT...এই ৩৮টি শব্দ আপনার মুখস্থ থাকা দরকার!
১. AGI (Artificial General Intelligence): এটাকে বলা হয় AI-এর শেষ পর্যায়। এমন একটি AI, যা যেকোনো বিষয়ে মানুষের মতোই চিন্তা করতে, শিখতে এবং সমস্যার সমাধান করতে পারে।
২. CoT (Chain of Thought): AI যখন কোনো জটিল প্রশ্নের উত্তর দেয়, তখন সে কীভাবে ধাপে ধাপে ভাবছে, সেই প্রক্রিয়াটিই হলো Chain of Thought।
৩. AI Agents: এটা হলো এক ধরনের AI কর্মী, যাকে কোনো কাজ দিলে সে নিজে থেকেই পরিকল্পনা করে, সিদ্ধান্ত নেয় এবং কাজটি সম্পন্ন করে।
৪. AI Wrapper: জটিল AI মডেলগুলোকে সহজে ব্যবহার করার জন্য তৈরি করা একটি সহজ ইন্টারফেস বা অ্যাপ।
৫. AI Alignment: AI যাতে মানুষের জন্য ক্ষতিকর না হয়ে ওঠে এবং আমাদের মূল্যবোধ ও নিয়মকানুন মেনে চলে, তা নিশ্চিত করার প্রক্রিয়া।
৬. Fine-tuning: একটি সাধারণ AI মডেলকে কোনো বিশেষ কাজের জন্য আরও ভালোভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া।
৭. Hallucination: যখন AI কোনো কিছু না জেনেও আত্মবিশ্বাসের সাথে ভুল বা বানিয়ে বলা তথ্য দেয়।
৮. AI Model: কোনো নির্দিষ্ট কাজ করার জন্য ডেটা দিয়ে বিশেষভাবে তৈরি করা একটি AI প্রোগ্রাম।
৯. Chatbot: এমন AI, যা মেসেজ বা কথার মাধ্যমে মানুষের সাথে স্বাভাবিকভাবে কথোপকথন চালাতে পারে।
১০. Compute: AI মডেল চালাতে যে বিশাল পরিমাণ প্রসেসিং ক্ষমতা বা কম্পিউটিং শক্তি লাগে, তাকেই Compute বলা হয়।
১১. Computer Vision: AI-এর সেই শাখা, যা ছবি বা ভিডিও দেখে চিনতে, বুঝতে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে।
১২. Context: AI যখন আপনার আগের কথা মনে রেখে পরের প্রশ্নের উত্তর দেয়, সেটাকে কনটেক্সট ধরে রাখা বলে।
১৩. Deep Learning: মানুষের মস্তিষ্কের মতো করে বানানো অনেকগুলো স্তর (Neural Network) ব্যবহার করে AI-এর শেখার একটি উন্নত পদ্ধতি।
১৪. Embedding: কম্পিউটার যেহেতু ভাষা বোঝে না, তাই শব্দ বা বাক্যকে সংখ্যায় পরিণত করার প্রক্রিয়া, যাতে AI তা নিয়ে কাজ করতে পারে।
১৫. Explainability: AI কেন এবং কীভাবে একটি নির্দিষ্ট সিদ্ধান্তে পৌঁছালো, সেই প্রক্রিয়াটি ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা।
১৬. Foundation Model: বিশাল ডেটা দিয়ে তৈরি করা একটি শক্তিশালী ও বহুমুখী AI, যাকে ভিত্তি করে অন্য অনেক ছোট ছোট AI মডেল বানানো যায় (যেমন: GPT-4)।
১৭. Generative AI: এই ধরনের AI নতুন কিছু তৈরি করতে পারে—যেমন লেখা, ছবি, গান, বা কোড।
১৮. GPU: AI-এর বিশাল ডেটা প্রসেস করার জন্য প্রয়োজনীয় শক্তিশালী গ্রাফিক্স কার্ড বা হার্ডওয়্যার।
১৯. Ground Truth: AI-কে শেখানোর জন্য ব্যবহৃত সম্পূর্ণ নির্ভুল এবং যাচাই করা ডেটা।
২০. Inference: শেখা শেষ হওয়ার পর, AI যখন নতুন কোনো ডেটা দেখে কোনো সিদ্ধান্ত বা অনুমান করে, সেই প্রক্রিয়া।
২১. LLM (Large Language Model): প্রচুর পরিমাণ লেখা বা টেক্সট ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া AI মডেল, যা মানুষের ভাষা বুঝতে ও তৈরি করতে পারে।
২২. Machine Learning: ডেটা থেকে নিজে নিজে শেখার এবং সময়ের সাথে আরও উন্নত হওয়ার যে প্রক্রিয়া, সেটাই মেশিন লার্নিং।
২৩. MCP (Model Context Protocol): AI মডেলকে বাইরের কোনো ডেটা সোর্স বা অ্যাপের সাথে যুক্ত করার একটি পদ্ধতি।
২৪. NLP (Natural Language Processing): AI-এর মাধ্যমে মানুষের ভাষাকে (বাংলা, ইংরেজি ইত্যাদি) বোঝা এবং ব্যবহার করার প্রযুক্তি।
২৫. Neural Network: মানুষের মস্তিষ্কের নিউরনের অনুকরণে তৈরি করা একটি মডেল, যা স্তরে স্তরে ডেটা প্রসেস করে শেখে।
২৬. Parameters: AI মডেলের ভেতরের সেই অংশ, যা শেখার সময় ডেটা অনুযায়ী নিজের মান পরিবর্তন করে এবং মডেলকে অভিজ্ঞ করে তোলে।
২৭. Prompt Engineering: AI-এর থেকে সবচেয়ে ভালো এবং সঠিক উত্তর বের করে আনার জন্য কার্যকরভাবে প্রশ্ন বা নির্দেশ দেওয়ার কৌশল।
২৮. Reasoning Model: এমন AI, যা শুধু তথ্য নয়, বরং যুক্তি দিয়ে ধাপে ধাপে চিন্তা করে সমস্যার সমাধান করতে পারে।
২৯. Reinforcement Learning: কোনো কাজ ঠিকভাবে করলে পুরস্কার এবং ভুল করলে শাস্তি—এই পদ্ধতিতে AI-কে কাজ শেখানো।
৩০. RAG (Retrieval-Augmented Generation): যখন কোনো AI নিজের তথ্যের বাইরে গিয়ে ইন্টারনেট বা কোনো ডকুমেন্ট থেকে সঠিক তথ্য খুঁজে বের করে এনে উত্তর দেয়।
৩১. Supervised Learning: লেবেল বা ট্যাগ করা ডেটা দিয়ে AI-কে শেখানোর পদ্ধতি।
৩২. TPU: Google-এর বানানো বিশেষ ধরনের চিপ, যা AI-এর কাজ দ্রুত করার জন্য তৈরি।
৩৩. Tokenization: AI-এর বোঝার সুবিধার্থে বড় বাক্য বা লেখাকে ছোট ছোট শব্দ বা অংশে ভেঙে ফেলার প্রক্রিয়া।
৩৪. Training: AI মডেলকে প্রচুর ডেটা দেখিয়ে কোনো নির্দিষ্ট কাজ শেখানোর প্রক্রিয়া।
৩৫. Transformer: আধুনিক LLM-গুলোর মূল ভিত্তি। এটি এমন একটি আর্কিটেকচার যা বাক্যের প্রতিটি শব্দের পারস্পরিক সম্পর্ক বুঝতে সাহায্য করে।
৩৬. Unsupervised Learning: লেবেল ছাড়া বিপুল পরিমাণ ডেটা থেকে AI যখন নিজে থেকেই বিভিন্ন প্যাটার্ন বা সম্পর্ক খুঁজে বের করে শেখে।
৩৭. Vibe Coding: কোনো কোডিং না জেনে, শুধু মুখে বলে বা সাধারণ ভাষায় লিখে সফটওয়্যার বা কোড তৈরির প্রক্রিয়া।
৩৮. Weights: ট্রেনিং-এর সময় AI-এর নিউরাল নেটওয়ার্কের ভেতরের সংযোগগুলোর গুরুত্ব কতটা হবে, তা নির্ধারণকারী সংখ্যা।
আশা করি, এখন থেকে এই শব্দগুলো বুঝতে আপনার আর অসুবিধা হবে না।
এই লিস্টটা প্রিন্ট করে ঘরে, আপনার কম্পিউটার টেবিলের সাথে লাগিয়ে রাখেন — এটাই আপনার AI ভাষার ডিকশনারি।
আপনি যদি এই শব্দগুলো জানেন, তাহলে আপনি শুধু ইউজার না — আপনি ফিউচার লিডার!
শেয়ার করুন যাদের AI শেখার শুরু, অথবা যারা ChatGPT চালায় কিন্তু “LLM” বুঝে না!
