Language Model কী এবং এটি কীভাবে কাজ করে? (বাংলায় উদাহরণসহ)

আজকের যুগে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence বা AI) আমাদের জীবনের প্রায় সব ক্ষেত্রেই প্রভাব ফেলছে। AI-এর সবচেয়ে বিস্ময়কর ও জনপ্রিয় অংশ হলো Language Model (ভাষা মডেল)।

এটি এমন একটি প্রযুক্তি যা মানুষের ভাষা বুঝতে, বিশ্লেষণ করতে এবং সেই ভাষায় নতুন লেখা তৈরি করতে পারে। এই লেখায় আমরা বিস্তারিত জানব —

Language Model কী, এটি কীভাবে কাজ করে, এর ধরন, ব্যবহার, এবং সীমাবদ্ধতা।

Language Model কী?

Language Model (LM) হলো একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা যা বিপুল পরিমাণ লেখা পড়ে মানুষের ভাষার ব্যাকরণ, গঠন, শব্দের সম্পর্ক এবং অর্থ শেখে।
এরপর সেই শেখা জ্ঞান ব্যবহার করে এটি বাক্য তৈরি, অনুবাদ, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া, সারাংশ তৈরি ইত্যাদি কাজ করতে পারে।

সহজ ভাষায় বললে —
 একটি Language Model এমনভাবে শেখানো হয় যাতে এটি “পরবর্তী শব্দ” ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।

Language Model কীভাবে কাজ করে?

Language Model-এর কাজের মূলনীতি হলো Next Word Prediction বা “পরবর্তী শব্দ অনুমান”।

উদাহরণস্বরূপ:

তুমি লিখলে: “আজ আকাশে অনেক…”

মডেলটি ভাববে — “মেঘ”, “তারকা”, “বৃষ্টি”, “রোদ” — কোনটি সবচেয়ে উপযুক্ত শব্দ হতে পারে।
যে শব্দটি সবচেয়ে বেশি সম্ভাব্য, সেটি বেছে নিয়ে বাক্য সম্পূর্ণ করে।

Language Model শেখানোর ধাপসমূহ

Language Model শেখানোর সময় সাধারণত চারটি ধাপ অনুসরণ করা হয় 

১. Data Collection

ইন্টারনেট, বই, প্রবন্ধ, ওয়েবসাইট, এবং কোডসহ বিভিন্ন উৎস থেকে বিপুল পরিমাণ টেক্সট ডেটা সংগ্রহ করা হয়।

২. Tokenization

বড় লেখাগুলোকে ছোট ছোট ইউনিটে ভাঙা হয় — যেমন শব্দ বা শব্দাংশে।
উদাহরণ:
“I love Bangladesh” → [“I”, “love”, “Bangladesh”]

৩. Training

মডেলটি ডিপ লার্নিং ও নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে শেখে —

• কোন শব্দের পরে কোন শব্দ আসে
• কীভাবে বাক্য গঠন হয়
• একটি বাক্যের অর্থ (context) কীভাবে পরিবর্তিত হয়

৪. Generation

যখন তুমি কোনো প্রশ্ন করো, মডেলটি শেখা তথ্যের ভিত্তিতে সবচেয়ে উপযুক্ত শব্দ ও বাক্য বেছে নিয়ে উত্তর তৈরি করে।

Language Model-এর ধরন

১. Statistical Language Model (পুরোনো প্রজন্ম)

এগুলো শুধুমাত্র সম্ভাবনার ওপর নির্ভর করে কাজ করে।
যেমন: n-gram model, Markov model ইত্যাদি।

২. Neural Language Model (আধুনিক প্রজন্ম)

এগুলো Artificial Neural Network ব্যবহার করে ভাষার গভীর সম্পর্ক শেখে।
যেমন: RNN, LSTM, Transformer, GPT, BERT ইত্যাদি।

বর্তমানে Transformer-based models (যেমন GPT, ChatGPT, BERT) সবচেয়ে শক্তিশালী ও জনপ্রিয়।

Language Model-এর ব্যবহার ক্ষেত্র

ক্ষেত্র	উদাহরণ
Chatbot / Virtual Assistant	ChatGPT, Google Assistant, Alexa
Translation	Google Translate, DeepL
Summarization	বড় লেখা সংক্ষেপ করা
Sentiment Analysis	সোশ্যাল মিডিয়া মন্তব্য বিশ্লেষণ
Coding Assistant	GitHub Copilot, ChatGPT Code Helper
Content Writing	আর্টিকেল, ব্লগ, ইমেইল তৈরি

উদাহরণ দিয়ে বোঝা যাক

ধরা যাক আপনি লিখলেন —

“Electric vehicles are becoming popular because”

একটি Language Model শেখা তথ্য থেকে অনুমান করবে সম্ভাব্য পরবর্তী শব্দগুলো:

“they are environmentally friendly”
“they reduce carbon emissions”
“of government incentives”

অর্থাৎ এটি context অনুযায়ী সবচেয়ে উপযুক্ত শব্দ বেছে নেয়।

Language Model-এর সীমাবদ্ধতা

যদিও Language Model অত্যন্ত উন্নত, তবুও কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

• কখনও ভুল বা মনগড়া তথ্য দেয় (hallucination)
• প্রশিক্ষণ ডেটার সীমাবদ্ধতার কারণে bias থাকতে পারে
• ডেটা গোপনীয়তার ঝুঁকি থাকে
• লজিক্যাল বা সংখ্যাগত বিশ্লেষণে কখনও দুর্বল

সারসংক্ষেপ

বিষয়	ব্যাখ্যা
পূর্ণরূপ	Language Model (ভাষা মডেল)
কাজ	ভাষা বুঝে নতুন লেখা তৈরি করা
প্রযুক্তি	Neural Network, Transformer Architecture
উদাহরণ	GPT, BERT, Claude, Gemini
ব্যবহার	Chatbot, অনুবাদ, লেখালেখি, বিশ্লেষণ
সীমাবদ্ধতা	ভুল তথ্য, bias, নৈতিক ঝুঁকি

উপসংহার

Language Model হচ্ছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে রোমাঞ্চকর উদ্ভাবন। এটি মানুষের ভাষা বোঝার ক্ষমতা অর্জন করেছে এবং এখন মানুষের মতো কথোপকথন, গল্প, বিশ্লেষণ, এমনকি প্রোগ্রামিংও করতে পারে। ভবিষ্যতে Language Model প্রযুক্তি আমাদের শিক্ষা, চিকিৎসা, তথ্য বিশ্লেষণ, এবং সৃজনশীল চিন্তায় বিপ্লব ঘটাবে — যা একসময় কল্পনার বাইরে ছিল।