1. ভূমিকা ও সংক্ষিপ্ত বিবরণ
মেশিন কম্প্রিহেনশন (MC), একটি প্রদত্ত প্রসঙ্গ অনুচ্ছেদের ভিত্তিতে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার কাজ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে (NLP) একটি মৌলিক চ্যালেঞ্জের প্রতিনিধিত্ব করে। দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন ফ্লো (BiDAF) নেটওয়ার্ক, যা Seo et al. দ্বারা প্রবর্তিত, পূর্ববর্তী অ্যাটেনশন-ভিত্তিক মডেল থেকে ভিন্ন একটি অভিনব স্থাপত্যিক সমাধান উপস্থাপন করে। এর মূল উদ্ভাবনী দিকটি হল একটি বহু-পর্যায়, শ্রেণিবদ্ধ প্রক্রিয়ায় যা বিভিন্ন সূক্ষ্মতায় (অক্ষর, শব্দ, বাক্যাংশ) প্রসঙ্গকে মডেল করে এবং একটি দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন প্রক্রিয়া ব্যবহার করে যা একটি নির্দিষ্ট আকারের ভেক্টরে প্রাথমিক সংক্ষিপ্তকরণ ছাড়াই নেটওয়ার্কের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত হয়।
এই পদ্ধতিটি পূর্ববর্তী মডেলগুলোর প্রধান সীমাবদ্ধতাগুলো সরাসরি সমাধান করে: অকাল প্রসঙ্গ সংকোচন থেকে তথ্য হারানো, সময়গতভাবে যুক্ত (গতিশীল) অ্যাটেনশনের গণনীয় বোঝা ও ত্রুটি বিস্তার, এবং প্রশ্ন-থেকে-প্রসঙ্গ অ্যাটেনশনের একমুখী প্রকৃতি। স্তরগুলোর মধ্য দিয়ে একটি সমৃদ্ধ, প্রশ্ন-সচেতন উপস্থাপনা টিকে থাকতে দিয়ে, BiDAF স্ট্যানফোর্ড প্রশ্নোত্তর ডেটাসেট (SQuAD)-এর মতো বেঞ্চমার্ক ডেটাসেটে তার মুক্তির সময় সর্বোচ্চ কার্যকারিতা অর্জন করেছিল।
2. মূল স্থাপত্য ও পদ্ধতি
BiDAF মডেলটি ছয়টি স্বতন্ত্র স্তরের একটি পাইপলাইন হিসাবে গঠিত, যার প্রতিটি ইনপুটের একটি নির্দিষ্ট রূপান্তরের জন্য দায়ী।
2.1. শ্রেণিবদ্ধ এম্বেডিং স্তরসমূহ
এই পর্যায়ে প্রসঙ্গ এবং প্রশ্ন টোকেনগুলোর জন্য সমৃদ্ধ ভেক্টর উপস্থাপনা তৈরি করা হয়।
- অক্ষর এম্বেডিং স্তর: উপ-শব্দ গঠনগত ও শব্দার্থিক বৈশিষ্ট্য (যেমন, উপসর্গ, প্রত্যয়) ক্যাপচার করতে অক্ষর ক্রমের উপর একটি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (Char-CNN) ব্যবহার করে। আউটপুট: প্রতিটি প্রসঙ্গ টোকেন $t$ এর জন্য $\mathbf{g}_t \in \mathbb{R}^d$, প্রতিটি প্রশ্ন টোকেন $j$ এর জন্য $\mathbf{g}_j$।
- শব্দ এম্বেডিং স্তর: শব্দার্থিক শব্দার্থ ক্যাপচার করতে পূর্ব-প্রশিক্ষিত শব্দ ভেক্টর (যেমন, GloVe) ব্যবহার করে। আউটপুট: $\mathbf{x}_t$ (প্রসঙ্গ) এবং $\mathbf{q}_j$ (প্রশ্ন)।
- প্রাসঙ্গিক এম্বেডিং স্তর: একটি লং শর্ট-টার্ম মেমরি (LSTM) নেটওয়ার্ক সংযুক্ত এম্বেডিং $[\mathbf{g}_t; \mathbf{x}_t]$ প্রক্রিয়া করে ক্রমিক প্রসঙ্গ এনকোড করে এবং প্রসঙ্গ-সচেতন উপস্থাপনা $\mathbf{h}_t$ এবং $\mathbf{u}_j$ তৈরি করে।
2.2. দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন ফ্লো স্তর
এটি মডেলের নামকরণের উৎস এবং মূল উদ্ভাবন। সংক্ষিপ্তকরণের পরিবর্তে, এটি প্রতিটি সময় ধাপে উভয় দিকে অ্যাটেনশন গণনা করে।
- সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্স: একটি ম্যাট্রিক্স $\mathbf{S} \in \mathbb{R}^{T \times J}$ গণনা করে যেখানে $S_{tj} = \alpha(\mathbf{h}_t, \mathbf{u}_j)$। ফাংশন $\alpha$ সাধারণত একটি প্রশিক্ষণযোগ্য নিউরাল নেটওয়ার্ক (যেমন, একটি বাইলিনিয়ার বা মাল্টি-লেয়ার পারসেপট্রন)।
- প্রসঙ্গ-থেকে-প্রশ্ন (C2Q) অ্যাটেনশন: নির্দেশ করে কোন প্রশ্ন শব্দগুলি প্রতিটি প্রসঙ্গ শব্দের সাথে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক। প্রতিটি প্রসঙ্গ টোকেন $t$ এর জন্য, এটি সমস্ত প্রশ্ন শব্দের উপর অ্যাটেনশন ওজন গণনা করে: $\mathbf{a}_t = \text{softmax}(\mathbf{S}_{t:}) \in \mathbb{R}^J$। অ্যাটেনশনপ্রাপ্ত প্রশ্ন ভেক্টর হল $\tilde{\mathbf{u}}_t = \sum_j a_{tj} \mathbf{u}_j$।
- প্রশ্ন-থেকে-প্রসঙ্গ (Q2C) অ্যাটেনশন: নির্দেশ করে কোন প্রসঙ্গ শব্দগুলির প্রশ্নের সাথে সর্বোচ্চ সাদৃশ্য রয়েছে। এটি সর্বোচ্চ সাদৃশ্য $\mathbf{m} = \max(\mathbf{S}) \in \mathbb{R}^T$ নেয়, অ্যাটেনশন $\mathbf{b} = \text{softmax}(\mathbf{m}) \in \mathbb{R}^T$ গণনা করে, এবং অ্যাটেনশনপ্রাপ্ত প্রসঙ্গ ভেক্টর $\tilde{\mathbf{h}} = \sum_t b_t \mathbf{h}_t$ তৈরি করে। এই ভেক্টরটি $T$ বার পুনরাবৃত্তি করে $\tilde{\mathbf{H}} \in \mathbb{R}^{2d \times T}$ গঠন করা হয়।
- অ্যাটেনশন ফ্লো আউটপুট: প্রতিটি প্রসঙ্গ অবস্থানের জন্য চূড়ান্ত আউটপুট হল একটি সংযোজন: $\mathbf{G}_t = [\mathbf{h}_t; \tilde{\mathbf{u}}_t; \mathbf{h}_t \odot \tilde{\mathbf{u}}_t; \mathbf{h}_t \odot \tilde{\mathbf{h}}_t]$। তথ্যের এই "প্রবাহ" হ্রাস ছাড়াই সামনের দিকে প্রেরণ করা হয়।
2.3. মডেলিং ও আউটপুট স্তর
অ্যাটেনশন-সচেতন উপস্থাপনা $\mathbf{G}$ চূড়ান্ত উত্তর স্প্যান তৈরি করতে অতিরিক্ত স্তর দ্বারা প্রক্রিয়াজাত হয়।
- মডেলিং স্তর: একটি দ্বিতীয় LSTM (বা তাদের একটি স্ট্যাক) প্রশ্ন-সচেতন প্রসঙ্গের ভিতরে মিথস্ক্রিয়া ক্যাপচার করতে $\mathbf{G}$ প্রক্রিয়া করে, $\mathbf{M} \in \mathbb{R}^{2d \times T}$ তৈরি করে।
- আউটপুট স্তর: একটি পয়েন্টার নেটওয়ার্ক-স্টাইলের পদ্ধতি ব্যবহার করে। $\mathbf{G}$ এবং $\mathbf{M}$ থেকে শুরু সূচকের উপর একটি সফটম্যাক্স বন্টন গণনা করা হয়। তারপর, $\mathbf{M}$ অন্য একটি LSTM এর মধ্য দিয়ে প্রেরণ করা হয়, এবং এর আউটপুট $\mathbf{G}$ এর সাথে ব্যবহার করে শেষ সূচকের উপর একটি সফটম্যাক্স গণনা করা হয়।
3. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক সূত্রায়ন
মূল অ্যাটেনশন প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপে আনুষ্ঠানিকভাবে প্রকাশ করা যেতে পারে। ধরা যাক $H = \{\mathbf{h}_1, ..., \mathbf{h}_T\}$ প্রসঙ্গের প্রাসঙ্গিক এম্বেডিং এবং $U = \{\mathbf{u}_1, ..., \mathbf{u}_J\}$ প্রশ্নের প্রাসঙ্গিক এম্বেডিং।
সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্স: $S_{tj} = \mathbf{w}_{(S)}^T [\mathbf{h}_t; \mathbf{u}_j; \mathbf{h}_t \odot \mathbf{u}_j]$, যেখানে $\mathbf{w}_{(S)}$ একটি প্রশিক্ষণযোগ্য ওজন ভেক্টর এবং $\odot$ হল উপাদান-ভিত্তিক গুণন।
C2Q অ্যাটেনশন: $\mathbf{a}_t = \text{softmax}(\mathbf{S}_{t:}) \in \mathbb{R}^J$, $\tilde{\mathbf{u}}_t = \sum_{j} a_{tj} \mathbf{u}_j$।
Q2C অ্যাটেনশন: $\mathbf{b} = \text{softmax}(\max_{col}(\mathbf{S})) \in \mathbb{R}^T$, $\tilde{\mathbf{h}} = \sum_{t} b_t \mathbf{h}_t$।
"মেমরি-লেস" বৈশিষ্ট্যটি মূল: অবস্থান $t$ এ অ্যাটেনশন ওজন $a_{tj}$ শুধুমাত্র $\mathbf{h}_t$ এবং $\mathbf{u}_j$ এর উপর নির্ভর করে, অবস্থান $t-1$ এর জন্য গণনা করা অ্যাটেনশনের উপর নয়। এটি ক্রমিক মডেলিং থেকে অ্যাটেনশন গণনাকে বিচ্ছিন্ন করে।
4. পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কার্যকারিতা
প্রকাশনার সময় (ICLR 2017) দুটি প্রধান বেঞ্চমার্কে কাগজটি সর্বোচ্চ ফলাফল রিপোর্ট করে।
প্রধান কার্যকারিতা মেট্রিক্স
- স্ট্যানফোর্ড প্রশ্নোত্তর ডেটাসেট (SQuAD): BiDAF টেস্ট সেটে সঠিক মিল (EM) স্কোর 67.7 এবং একটি F1 স্কোর 77.3 অর্জন করে, পূর্ববর্তী সমস্ত একক মডেলকে ছাড়িয়ে যায়।
- CNN/Daily Mail ক্লোজ টেস্ট: মডেলটি ডেটাসেটের বেনামী সংস্করণে 76.6% নির্ভুলতা অর্জন করে।
অপসারণ অধ্যয়ন নকশা যাচাইয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ ছিল:
- অক্ষর-স্তরের এম্বেডিং অপসারণ F1 স্কোরে উল্লেখযোগ্য পতন ঘটায় (~2.5 পয়েন্ট), যা ভোকাবুলারির বাইরের শব্দগুলি পরিচালনার জন্য উপ-শব্দ তথ্যের গুরুত্ব তুলে ধরে।
- দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন কে শুধুমাত্র C2Q অ্যাটেনশন দিয়ে প্রতিস্থাপন করলে ~1.5 পয়েন্ট F1 পতন ঘটে, যা Q2C অ্যাটেনশনের পরিপূরক মূল্য প্রমাণ করে।
- মেমরি-লেসটির পরিবর্তে একটি গতিশীল (সময়গতভাবে যুক্ত) অ্যাটেনশন প্রক্রিয়া ব্যবহার করলে খারাপ কার্যকারিতা দেখা দেয়, যা অ্যাটেনশন এবং মডেলিং স্তরের মধ্যে শ্রম বিভাজন সম্পর্কে লেখকদের অনুমানকে সমর্থন করে।
চিত্র 1 (মডেল ডায়াগ্রাম) দৃশ্যত ছয়-স্তর বিশিষ্ট শ্রেণিবদ্ধ স্থাপত্য চিত্রিত করে। এটি অক্ষর এবং শব্দ এম্বেডিং স্তর থেকে শুরু করে, প্রাসঙ্গিক এম্বেডিং LSTM এর মধ্য দিয়ে, কেন্দ্রীয় অ্যাটেনশন ফ্লো স্তরে (C2Q এবং Q2C উভয় অ্যাটেনশন গণনা চিত্রিত করে), এবং অবশেষে মডেলিং LSTM এর মধ্য দিয়ে আউটপুট স্তরের শুরু/শেষ পয়েন্টার নেটওয়ার্কে তথ্যের প্রবাহ দেখায়। রঙ কোডিং প্রসঙ্গ এবং প্রশ্ন প্রক্রিয়াকরণ স্ট্রিম এবং তথ্যের সংমিশ্রণকে আলাদা করতে সাহায্য করে।
5. বিশ্লেষণ কাঠামো: মূল অন্তর্দৃষ্টি ও সমালোচনা
মূল অন্তর্দৃষ্টি: BiDAF এর মৌলিক সাফল্য শুধু অ্যাটেনশনে আরেকটি দিক যোগ করা নয়; এটি ছিল একটি দার্শনিক পরিবর্তন যে কীভাবে অ্যাটেনশনকে একটি NLP স্থাপত্যে একীভূত করা উচিত। Bahdanau et al. (2015) এর মতো পূর্ববর্তী মডেলগুলি মেশিন অনুবাদের জন্য অ্যাটেনশনকে একটি সারসংক্ষেপ প্রক্রিয়া হিসাবে বিবেচনা করেছিল—একটি বাধা যা একটি পরিবর্তনশীল দৈর্ঘ্যের ক্রমকে ডিকোডারের জন্য একটি একক, স্থির চিন্তা ভেক্টরে সংকুচিত করেছিল। BiDAF এটি প্রত্যাখ্যান করেছিল। এটি অনুমান করেছিল যে বোঝার জন্য, আপনার একটি স্থায়ী, প্রশ্ন-শর্তযুক্ত উপস্থাপনা ক্ষেত্র প্রয়োজন। অ্যাটেনশন স্তরটি একটি সারসংক্ষেপকারী নয়; এটি একটি ফিউশন ইঞ্জিন যা ক্রমাগত প্রশ্ন সংকেত দিয়ে প্রসঙ্গকে নিয়ন্ত্রণ করে, নিচের দিকে সমৃদ্ধ, অবস্থান-নির্দিষ্ট মিথস্ক্রিয়া শেখার অনুমতি দেয়। এটি একটি নথির জন্য একটি একক শিরোনাম তৈরি করা বনাম এর মধ্যে প্রাসঙ্গিক অংশগুলি হাইলাইট করার মধ্যে পার্থক্যের অনুরূপ।
যুক্তিগত প্রবাহ ও কৌশলগত যুক্তি: মডেলের শ্রেণিবিন্যাস ধাপে ধাপে বিমূর্ততার একটি মাস্টারক্লাস। Char-CNN গঠনবিদ্যা পরিচালনা করে, GloVe শব্দার্থিক শব্দার্থ ক্যাপচার করে, প্রথম LSTM স্থানীয় প্রসঙ্গ তৈরি করে, এবং দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন ক্রস-ডকুমেন্ট (প্রশ্ন-প্রসঙ্গ) সারিবদ্ধকরণ সম্পাদন করে। "মেমরি-লেস" অ্যাটেনশন একটি সমালোচনামূলক, প্রায়শই উপেক্ষিত, কৌশলগত সিদ্ধান্ত। সময় ধাপ জুড়ে অ্যাটেনশন ওজনগুলিকে বিচ্ছিন্ন করে, মডেলটি গতিশীল অ্যাটেনশনে বিদ্যমান ত্রুটি যৌগিককরণ এড়ায়—যেখানে সময় $t$ এ একটি ভুল পদক্ষেপ $t+1$ এ অ্যাটেনশনকে দূষিত করে। এটি উদ্বেগের একটি পরিষ্কার বিভাজন জোর করে: অ্যাটেনশন ফ্লো স্তর খাঁটি সারিবদ্ধকরণ শেখে, যখন পরবর্তী মডেলিং স্তর (একটি দ্বিতীয় LSTM) উত্তর স্প্যান সনাক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় জটিল, প্রসঙ্গ-ভিতরের যুক্তি শিখতে মুক্ত। এই মডুলারিটি মডেলটিকে আরও শক্তিশালী এবং ব্যাখ্যাযোগ্য করে তুলেছিল।
শক্তি ও ত্রুটি:
- শক্তি: স্থাপত্যটি অসাধারণভাবে প্রভাবশালী ছিল, একটি টেমপ্লেট (শ্রেণিবদ্ধ এম্বেডিং + দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন + মডেলিং স্তর) প্রদান করে যা প্রায় এক বছর ধরে SQuAD লিডারবোর্ডে আধিপত্য বিস্তার করেছিল। এর কার্যকারিতা লাভগুলি যথেষ্ট ছিল এবং কঠোর অপসারণের মাধ্যমে ভালভাবে যাচাই করা হয়েছিল। নকশাটি স্বজ্ঞাতভাবে সন্তোষজনক—দুই-মুখী অ্যাটেনশন প্রতিফলিত করে কীভাবে একজন মানব পাঠক ক্রমাগত পাঠ্যের বিরুদ্ধে প্রশ্ন পরীক্ষা করে এবং তদ্বিপরীত।
- ত্রুটি ও সীমাবদ্ধতা: আজকের দৃষ্টিকোণ থেকে, এর ত্রুটিগুলি স্পষ্ট। এটি মূলত একটি LSTM-ভিত্তিক মডেল, যা ট্রান্সফরমারগুলির তুলনায় ক্রমিক প্রক্রিয়াকরণ সীমাবদ্ধতা এবং সীমিত দীর্ঘ-পরিসর নির্ভরতা মডেলিং থেকে ভোগে। অ্যাটেনশনটি "অগভীর"—প্রশ্ন-প্রসঙ্গ ফিউশনের একটি একক ধাপ। BERT-ভিত্তিক আধুনিক মডেলগুলি ক্রস-অ্যাটেনশনের আগে গভীর, বহু-স্তর, স্ব-অ্যাটেনশন সম্পাদন করে, আরও সমৃদ্ধ উপস্থাপনা তৈরি করে। সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্স $O(T*J)$ এর জন্য এর গণনীয় পদচিহ্ন খুব দীর্ঘ নথির জন্য একটি বাধা হয়ে ওঠে।
কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: অনুশীলনকারী এবং গবেষকদের জন্য, BiDAF চিরন্তন পাঠ দেয়: 1) সারসংক্ষেপ বিলম্বিত করুন: সূক্ষ্ম, অ্যাটেনশন-নিয়ন্ত্রিত তথ্য প্রবাহ সংরক্ষণ করা প্রাথমিক সমষ্টিকরণের চেয়ে প্রায়শই শ্রেষ্ঠ। 2) দৃঢ়তার জন্য বিচ্ছিন্ন করুন: স্পষ্টভাবে পৃথক কার্যকরী মডিউল (সারিবদ্ধকরণ বনাম যুক্তি) সহ স্থাপত্য প্রায়শই আরও প্রশিক্ষণযোগ্য এবং বিশ্লেষণযোগ্য। 3) দ্বি-দিকনির্দেশকতা আলোচনার বাইরে: গভীর বোঝার প্রয়োজন এমন কাজের জন্য, ইনপুটগুলির পারস্পরিক শর্তাবলী অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যদিও ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল দ্বারা প্রতিস্থাপিত, BiDAF এর মূল ধারণাগুলি—স্থায়ী অ্যাটেনশন প্রবাহ এবং শ্রেণিবদ্ধ প্রক্রিয়াকরণ—বেঁচে থাকে। উদাহরণস্বরূপ, Lewis et al. (2020) দ্বারা RAG (রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন) মডেল একটি অনুরূপ দর্শন ব্যবহার করে, যেখানে একটি পুনরুদ্ধারকৃত নথির উপস্থাপনা জেনারেশন প্রক্রিয়া জুড়ে প্রশ্নের সাথে মিশ্রিত হয়, আগে থেকেই সংক্ষিপ্ত না হয়ে। BiDAF বোঝা RNN/অ্যাটেনশন হাইব্রিড থেকে আজকের খাঁটি-অ্যাটেনশন প্যারাডাইমের বিবর্তনকে উপলব্ধি করার জন্য অপরিহার্য।
6. ভবিষ্যতের প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা
যদিও মূল BiDAF স্থাপত্য আর সীমান্তে নেই, এর ধারণাগত ভিত্তি নতুন দিকনির্দেশনা অনুপ্রাণিত করতে থাকে।
- দীর্ঘ-প্রসঙ্গ ও বহু-নথি প্রশ্নোত্তর: শত শত পৃষ্ঠা বা একাধিক উৎস জুড়ে অ্যাটেনশন "প্রবাহিত" করার চ্যালেঞ্জটি রয়ে গেছে। ভবিষ্যতের মডেলগুলি একটি বৃহত্তর পুনরুদ্ধার-বর্ধিত কাঠামোর মধ্যে পুনরুদ্ধারকৃত অংশগুলির উপর BiDAF-এর মতো শ্রেণিবদ্ধ অ্যাটেনশন অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, স্কেলিং করার সময় সূক্ষ্মতা বজায় রেখে।
- বহু-মাধ্যমিক বোধশক্তি: দ্বি-দিকনির্দেশক প্রবাহ ধারণাটি ভিজ্যুয়াল প্রশ্নোত্তর (VQA) বা ভিডিও প্রশ্নোত্তরের মতো কাজের জন্য পুরোপুরি উপযুক্ত। শুধু প্রশ্ন-থেকে-চিত্র অ্যাটেনশনের পরিবর্তে, ভাষাগত প্রশ্ন এবং স্থানিক/ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্য মানচিত্রের মধ্যে একটি সত্যিকারের দ্বি-দিকনির্দেশক প্রবাহ আরও ভিত্তিযুক্ত যুক্তির দিকে নিয়ে যেতে পারে।
- ব্যাখ্যাযোগ্য AI (XAI): অ্যাটেনশন ম্যাট্রিক্স ($\mathbf{S}$, $\mathbf{a}_t$, $\mathbf{b}$) ব্যাখ্যার জন্য একটি প্রাকৃতিক, যদিও অসম্পূর্ণ, প্রক্রিয়া প্রদান করে। ভবিষ্যতের কাজ নেটওয়ার্কের স্তরগুলির মাধ্যমে অ্যাটেনশন সংকেতের এই প্রবাহের উপর ভিত্তি করে আরও শক্তিশালী ব্যাখ্যাযোগ্যতা কৌশল বিকাশ করতে পারে।
- দক্ষ অ্যাটেনশন প্রকরণ: $O(T*J)$ জটিলতা একটি বাধা। স্পার্স, লিনিয়ার, বা ক্লাস্টার্ড অ্যাটেনশন প্রক্রিয়াগুলিতে গবেষণা (যেমন আধুনিক ট্রান্সফরমারগুলিতে ব্যবহৃত) প্রয়োগ করা যেতে পারে "দ্বি-দিকনির্দেশক প্রবাহ" আদর্শটিকে আরও দীর্ঘ ক্রমে দক্ষতার সাথে বাস্তবায়ন করতে।
- জেনারেটিভ মডেলের সাথে একীকরণ: জেনারেটিভ প্রশ্নোত্তর বা কথোপকথন এজেন্টের জন্য, আউটপুট স্তরের পয়েন্টার নেটওয়ার্ক সীমাবদ্ধ। ভবিষ্যতের স্থাপত্য চূড়ান্ত স্তরগুলিকে একটি বড় ভাষা মডেল (LLM) দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারে, দ্বি-দিকনির্দেশক অ্যাটেনশন প্রবাহের আউটপুটকে জেনারেশনকে নির্দেশিত করার জন্য একটি সমৃদ্ধ, অবিচ্ছিন্ন প্রম্পট হিসাবে ব্যবহার করে, সঠিক পুনরুদ্ধারকে সাবলীল সংশ্লেষণের সাথে মিলিত করে।
7. তথ্যসূত্র
- Seo, M., Kembhavi, A., Farhadi, A., & Hajishirzi, H. (2017). Bidirectional Attention Flow for Machine Comprehension. International Conference on Learning Representations (ICLR).
- Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. International Conference on Learning Representations (ICLR).
- Rajpurkar, P., Zhang, J., Lopyrev, K., & Liang, P. (2016). SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
- Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rocktäschel, T., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
- Hermann, K. M., Kocisky, T., Grefenstette, E., Espeholt, L., Kay, W., Suleyman, M., & Blunsom, P. (2015). Teaching Machines to Read and Comprehend. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).