মেটা তার অভ্যন্তরীণ অপারেশনগুলিকে এআই পোস্ট-ট্রেনিং ল্যাবে রুপান্তর করেছে

মেটা তার অভ্যন্তরীণ অপারেশনগুলিকে ক্রমাগত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের জন্য একটি বিস্তৃত পোস্ট-ট্রেনিং পরিবেশে রূপান্তরিত করছে।

একটি এআই মডেল তৈরি করা দুটি প্রধান পর্যায়ে ঘটে। প্রি-ট্রেনিং হল সেই পর্যায় যেখানে আপনি একটি মডেলকে অসংখ্য ডেটা দিয়ে ট্রেন করেন যাতে এটি প্যাটার্ন, ভাষা এবং যুক্তিবিদ্যা শিখতে পারে। পোস্ট-ট্রেনিং হল পরবর্তী পর্যায়: ফাইন-টিউনিং, অ্যালাইনমেন্ট, ফিডব্যাক লুপগুলি যা একটি বুদ্ধিমান-কিন্তু-কাঁচা মডেলকে বাস্তবিকভাবে কার্যকরী কিছুতে পরিণত করে।

মেটা তার সম্পূর্ণ কর্পোরেট যন্ত্রপাতি দিয়ে সেই দ্বিতীয় পর্যায়ের জন্য একটি জীবন্ত পরীক্ষাগার হিসাবে কাজ করছে। “AI সপ্তাহ”-এর মতো অভ্যন্তরীণ প্রোগ্রামগুলি কোম্পানি জুড়ে কর্মচারীদের এআই টুলস এবং প্রকল্পগুলির সাথে সক্রিয়ভাবে জড়িয়ে পড়তে ডিজাইন করা হয়েছে, যা বাস্তব-বিশ্বের ফিডব্যাক উৎপন্ন করে।

যখন হাজার হাজার কর্মচারী তাদের প্রকৃত কাজের সময় AI সিস্টেমের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে, যা হতে পারে অ্যাড টার্গেটিং, কন্টেন্ট মডারেশন, পণ্য ডিজাইন বা অভ্যন্তরীণ যোগাযোগ, প্রতিটি মিথস্ক্রিয়া একটি ডেটা পয়েন্ট হয়ে ওঠে। প্রতিটি সংশোধন একটি ট্রেনিং সিগন্যাল হয়ে ওঠে। প্রতিটি কাজের প্রবাহ একটি বেঞ্চমার্ক হয়ে ওঠে।

মেটা এর সুপারইন্টেলিজেন্স ল্যাবসে “এআই গবেষণা বিজ্ঞানী, পোস্ট-ট্রেনিং” এর মতো নতুন ভূমিকা তৈরি হচ্ছে। এই পদগুলি মেটা এর কর্মচারীদের এবং এর এআই মডেলগুলির মধ্যে ফিডব্যাক লুপগুলি ডিজাইন, পরিচালনা এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য বিশেষভাবে অস্তিত্ব রাখে।

মেটা ডেটা লেবেলিং এবং মূল্যায়ন কোম্পানি স্কেল এআই-এর জন্য ৪৯% স্টেক কিনতে ১৪.৩ বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছে। স্কেল এআই উচ্চমানের মানব মূল্যায়নে বিশেষজ্ঞ, যা পোস্ট-ট্রেনিংকে কার্যকর করে। বাইরের এই ক্ষমতা এবং অভ্যন্তরীণ কর্মচারী-হিসাবে-টেস্টবেড কৌশলকে একত্রিত করে মেটা একটি দ্বৈত পদ্ধতি অনুসরণ করছে।

মার্ক জুকারবার্গ মেটার প্ল্যাটফর্মগুলিতে বিজ্ঞাপনের দক্ষতা উন্নয়নে এআইয়ের ভূমিকা উল্লেখ করেছেন। যখন এআই মডেলগুলি ব্যবহারকারীর ইচ্ছা বুঝতে, জড়িততা পূর্বানুমান করতে এবং সৃজনশীল সম্পদ তৈরি করতে ভালো হয়, তখন বিজ্ঞাপনের আয় বাড়ে।

মেটার বিজ্ঞাপন বিভাগের একজন কর্মচারী একটি এআই টুল ব্যবহার করেন ক্যাম্পেইন টার্গেটিং অপ্টিমাইজ করতে। টুলটি একটি প্রস্তাবনা দেয়। কর্মচারী এটি গ্রহণ করেন, সংশোধন করেন বা প্রত্যাখ্যান করেন। এই প্রতিটি কার্যক্রমই একটি প্রশিক্ষণ সংকেত হিসেবে মডেলের মধ্যে ফিরে আসে। হাজার হাজার কর্মচারী এবং মিলিয়ন মিলিয়ন সিদ্ধান্তের সাথে গুণন করলে, মেটার নিজস্ব অপারেশনগুলি একটি পোস্ট-ট্রেনিং সম্পদে পরিণত হয়।

$14.3 বিলিয়ন স্কেল এআই বিনিয়োগটি অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়ার বাইরের কঠোরতা যোগ করে। পেশাদার ডেটা লেবেলিং এবং মূল্যায়ন, যা জন্মজাত কর্মচারীর প্রতিক্রিয়ার সাথে মিশেছে, একটি ব্যাপক এবং গভীর পোস্ট-ট্রেনিং পাইপলাইন তৈরি করে।

ঝুঁকিটি কার্যক্রমের বাস্তবায়ন। একটি বিস্তৃত কর্পোরেশনকে একটি সংগঠিত এআই প্রশিক্ষণ পরিবেশে পরিণত করতে হলে মেটার আকারের সংগঠনগুলির জন্য স্বাভাবিকভাবেই উপলব্ধ নয় এমন সমন্বয়ের প্রয়োজন। অভ্যন্তরীণ এআই উদ্যোগগুলি পারফরমেটিভ হয়ে উঠতে পারে, যেখানে কর্মচারীরা “এআই সপ্তাহ”-এর মতো কার্যক্রমগুলি শুধুমাত্র করে যায়, কিন্তু আসলে মডেলগুলির উন্নতির জন্য প্রকৃত, উচ্চ-সংকেতযুক্ত ফিডব্যাক তৈরি করে না।

মেটা স্টেবলকয়েন প্রকল্প এবং ডিজিটাল পেমেন্ট অবকাঠামোর সাথে ঐতিহাসিক সম্পর্ক রাখে। মেটার প্ল্যাটফর্মগুলিতে একটি আরও ক্ষমতাশালী এআই স্তর শেষপর্যন্ত ডিজিটাল সম্পদকে মেসেজিং, কমার্স এবং বিজ্ঞাপনে একীভূত করার উপায়কে প্রভাবিত করতে পারে।