এক্স নতুন প্রস্তাবনা অ্যালগরিদম খোলে, লাইকের চেয়ে ব্যবহারকার�

লেখক: ডেভিড, স্টেপ টেকফ্লোয়ের সাথে

20 জানুয়ারি দুপুরে, X একটি নতুন সংস্করণের প্রস্তাব অ্যালগরিদম খুলে দেয়।

মাস্কের প্রতিক্রিয়া খুবই মজার: "আমরা জানি এই অ্যালগরিদমটি খুব দুর্বল এবং এটি পুনরায় তৈরির প্রয়োজন, তবে অন্তত আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আমরা বাস্তব সময়ে সংশোধনের চেষ্টা করছি। অন্য

এর দুটি অর্থ আছে।প্রথমত, অ্যালগরিদমের সমস্যা স্বীকার করা এবং দ্বিতীয়ত, "স্বচ্ছতা" ক

এটি X-এর দ্বিতীয়বারের মতো অ্যালগরিদম সম্পূর্ণ সোর্স কোড প্রকাশ করা হয়েছে। 2023 সালে প্রকাশিত সংস্করণের কোড তিন বছর ধরে আপডেট হয়নি, এটি প্রকৃত সিস্টেম থেকে দূরে সরে গেছে। এই সংস্করণে সম্পূর্ণ পুনরায় লেখা হয়েছে, মূল মডেলটি প্রতিস্থাপন করা হয়েছে প্রত্যয়ক্রম শেখা

পূর্ববর্তী অ্যালগরিদমগুলি প্রকৌশলীদের দ্বারা হাতে-কলমে প্যারামিটার সামঞ্জস্য করে চালানো হত, এখন আপনার ইন্টারঅ্যাকশন ইতিহাস দেখে AI সরাসরি আপনার কন্টেন

এর মানে হলো, কন্টেন্ট তৈরির জন্য, আগের সেই "কোন সময় পোস্ট করা ভালো" বা "কোন ট্যাগ দিলে অনুসরণকারী বাড়ে" এর মতো মিথ আর কাজ করবে না।

আমরা এছাড়াও খোলা সোর্স গিটহাব রিপোজিটরি খুঁজেছি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত সাহায্যে দেখেছি যে কোডে কিছু কঠোর লজিক আছে যা খুঁজে বার করার

পুরানো এবং নতুন সংস্করণের মধ্যে পার্থক্য পরিষ্কার করে বলুন, নতুবা পরের আল

2023 এর টুইটারের ওপেন সোর্স ভারী র‍্যাঙ্কার সংস্করণটি প্রকৃতপক্ষে প্রত্যয়ক মেশিন লার্নিং। প্রকৌশলীদের হাজার হাজার "বৈশিষ্ট্য" সংজ্ঞায়িত করতে হয়: পোস্টটিতে ছবি আছে কিনা, পোস্ট করেছে কারা, অনুসরণকারীদের সংখ্যা, পোস্ট করা সময় বর্তমান সময়ের কতটা দূরে, প

প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য ওজন সংযোজন করুন, এগুলো নানা ভাবে সাজান এবং দেখুন কোন সমন

এই বার উন্মুক্ত সোর্স সংস্করণটির নাম ফোনিক্স, এর আর্কিটেকচার সম্পূর্ণ ভাবে আলাদা, আপনি এটিকে আরও বেশি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের উপর নির্ভর করে এমন একটি অ্যালগরিদম হিসাবে বুঝতে পারেন, এর কোর হল গ্রোকের ট্রান্সফর্মার মডেল, এবং এট

অফিসিয়াল README ডকুমেন্টে স্পষ্ট ভাবে বলা হয়েছে: "আমরা প্রতিটি হাতে করে তৈরি করা বৈশিষ্ট্য বাদ দিয়ে দিয়েছি

পুরানো ধরনের নিয়মগুলো যেগুলো হাতে কলমে বৈশিষ্ট্য বাছাই করে কাজ করতো সেগুলো একট

এখন, এই অ্যালগরিদম কীভাবে কোন বিষয়টি ভাল না খারাপ তা নির্ধারণ

উত্তরটি আপনার উপর নিআচরণের ধারআপনি কী কী লাইক করেছেন, কাদের উত্তর দিয়েছেন, কোন পোস্টগুলিতে আপনি দুই মিনিটের বেশি সময় কাটিয়েছেন, আপনি কোন ধরনের অ্যাকাউন্টগুলি ব্লক করেছেন। ফিনিক্স এই সমস্ত ক্রিয়াকলাপকে ট্রান্সফর্মারের জন্য খাওয়ায় এবং মডেলটি

একটি উদাহরণ হিসাবে: পুরানো অ্যালগরিদম হল একটি মানব প্রণীত মূল্যায়ন টেবিল, যেখানে প্রতিটি আইটেমের জন্য এক

নতুন অ্যালগরিদমটি আপনার সমস্ত ব্রাউজিং ইতিহাস দেখেছে এমন একসরাসরি অন�আপনি পরবর্তী সেকেন্ডে কী দেখতে চা�

এর মানে সৃষ্টিশীলদের জন্য দুটি বিষয়

প্রথমত, আগের মতো "সেরা পোস্টিং সময়" বা "স্বর্ণ ট্যাগ" ইত্যাদি কৌশলগুলোর মূল্যায়ন করার মূল্য কমে গেছে।যেহেতু মডেল আর এই স্থির বৈশিষ্ট্যগুলি দেখে না, এটি প্রতিটি ব্যবহারকারীর ব্যক

দ্বিতীয়ত, আপনার কন্টেন্ট প্রকাশ করা যাবে কিনা তা ক্রমশ আপনার কন্টেন্ট দেখা মানুষের প্রতিক্রিয়ার উপরএই প্রতিক্রিয়াটি 15 টি আচরণগত পূর্বাভাসে পরিণত হয়েছে, যা আমরা পরবর্তী অধ্যায়ে বিস্তারিত

ফিনিক্স একটি পোস্ট পরিচালনা করার সময়, বর্তমান ব্যবহারকারী এই বিষয়ে 15 ধরনের ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে পারে কিনা তা অনুমান করবে:

1. সংস্কারমূলক আযেমন: লাইক, উত্তর দিন, ফরোয়ার্ড, উদ্ধৃতি ফরোয়ার্ড, পোস্ট ক্লিক, লেখকের প্রোফাইল ক্লিক, ভিডিওর অর্ধেক বা তার বেশি অংশ দেখা, ছবি প্রসারিত করা, শেয়ার, নির্দিষ্ট সময়ের বে
2. ঋণাত্মক আচরণযেমন: "অনির্বাচনীয়" ক্লিক করুন, লেখককে Block করুন, লেখককে Mute করুন, অভিযোগ করুন

প্রতিটি ক্রিয়াকলাপের জন্য একটি পূর্বাভাস সম্ভাবনা রয়েছে। উদাহরণ হিসাবে, মডেলটি বলছে যে আপনি 60% সম্ভাবনা দিয়ে এই পোস্টটি লাইক করবেন, 5% সম্ভাবনা দিয়ে লেখকটিকে ব

তারপর অ্যালগরিদম একটি সহজ কাজ করে: এটি এই সম্ভাব্যতা গুলোকে তাদের নিজস্ব ওজন দ্বারা গুণ করে, যোগ করে এবং �

ফর্মুলাটি এরকম দেখা�

শেষ স্কোর = Σ (ওজন × P (ক্রিয়াকলাপ))

সংশ্লিষ্ট আচরণের ওজন ধনাত্মক হয় এবং নেতিবাচক আচরণের ওজন ঋণাত্মক হয়।

উচ্চ মোট পয়েন্টের পোস্টগুলো আগে এবং কম মোট পয়েন্টে

সূত্র থেকে বের হয়ে আসা মূলত এটাই বলে:

এখন কোনো একটি কনটেন্ট ভালো কিনা, তা আসলে কনটেন্টটি কতটা ভালোভাবে লেখা হয়েছে তার উপর নির্ভর করে না (যদিও পাঠযোগ্যতা এবং সহায়তা প্রদান করার মাধ্যমে বিস্তারের ভিত্তি গঠন করে); বরং বেশি করে নির্ভর করে এই উপর যে, "এই কনটেন্টটি আপনাকে কী প্রতিক্র

এই ধারণা অনুযায়ী, একটি নীচু মানের কিন্তু মন্তব্য করার জন্য অপেক্ষা করছে এমন একটি পোস্ট একটি উচ্চ মানের কিন্তু কোনও ইন্টারঅ্যাকশন ছাড়া পোস্টের চেয়ে বেশি পয়েন্ট অর্জন করতে পার

যদিও নতুন মুক্ত সোর্স সংস্করণের অ্যালগরিদম সঠিক আচরণ ওজনের মান প্রকাশ করে নি, কিন্তু 2023 এর সংস্করণটি প্রকাশ করেছিল।

পরবর্তীকালে, আমরা 23 বছরের ডেটা দেখতে পারি, যদিও এটি পুরানো হলেও এটি আপনাকে বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপের অ্যালগরিদমের দৃষ্টিতে "মূল্য" কতটা পার্থক্য রয়েছে তা বুঝতে সাহা�

2023 এপ্রিল 5 তারিখে, X আসলে GitHub এ একটি ওয়েজ সেট প্রকাশ করেছিল।

সংখ্যা দিয়ে প্রকা�

আরও স্পষ্ট ভাবে অনুবাদ করুন:

উৎস: পুরাতন সংস্করণ গিথুব টুইটার/দ্য-অ্যালগরিদম-এমএল রিপোজিটরি, ক্লিক করে মূল অ্যালগরিদমটি �

কয়েকটি সংখ্যা বিশেষভাবে দেখ

প্রথমত, লাইক প্রায় কিছুই মূল্যহীন। ওটি সমস্ত সক্রিয় ক্রিয়াকলাপের মধ্যে সবচেয়ে কম মূল্যবান, যার মান 0.5। অ্যালগরিদমের দৃষ্টিতে, একটি লাইকের মূল্য প্রায় শূন্যের সমান

দ্বিতীয়ত, আলাপ-আলোচনা এবং সক্রিয় অংশগ "আপনি উত্তর দিন এবং লেখক আপনাকে উত্তর দেন" এর ওজন 75, যা লাইকের 150 গুণ। অ্যালগরিদম একদিকে লাইক নয়, বরং প্রতিক্রিয়া বা আলোচনার দিকে বেশি ঝুঁকে পড়ে।

তৃতীয়ত, নেতিবাচক প্রতিক্রিয়া খুব � একটি ব্লক বা মিউট (-74) প্রতিক্ষেপণের জন্য 148টি লাইক প্রয়োজন। একটি রিপোর্ট (-369) প্রতিক্ষেপণের জন্য 738টি লাইক প্রয়োজন। এবং এই নেগেটিভ পয়েন্টগুলো আপনার অ্যাকাউন্টের প্রতিশ্রুতি পয়েন্টে যোগ হবে এবং পরবর্তী সমস্ত পোস্টের বিতরণকে প্রভাবিত করবে।

চতুর্থত, ভিডিওটি শেষ পর্যন্ত দেখার হার অত্যন্ত কম। শুধুমাত্র 0.005, প্রায় উপেক্ষা করা যায়। এটি ডৌইন এবং টিকটকের সাথে তুলনা করলে তীব্র পার্থক্য দেখা যায়, যেখানে এই দুটি প্ল্যাটফর্ম সম্পূর্ণ দৃশ্যতা হার কেন্দ্রীয় সূচক হিসাবে

ফাইলে সঠিক ওজনগুলি যে কোনও সময় পরিবর্তন করা যেতে পারে ... এর পরে, আমরা প্ল্যাটফর্মের মেট্রিকগুলি অপটিমাইজ করার জন্য পর্যায়ক্রমে ওজনগুলি পরিবর্তন করেছি।"

প্রাসঙ্গিকতা যে কোনও সময় পরিবর্তন হতে পারে এবং

নতুন সংস্করণে সংখ্যাগুলি প্রকাশ করা হয়নি, কিন্তু রিডমি ফাইলে লজিক ফ্রেমওয়ার্ক একই রয়েছে: ধনাত্মক পয়েন্ট যোগ করুন, ঋণাত্মক পয়েন্ট বিয�

সংখ্যাগুলো পরিবর্তিত হতে পারে, কিন্তু মাত্রার সম্পর্ক সম্ভবত এখনো অক্ষুন্ন আছে। অন্যকে উত্তর দেওয়া 100টি লাইকের চেয়ে বেশি কার্যকর। কেউ আপনাকে ব্লক করতে চায়, এটি কোনও ইন্টারঅ্যাকশন না হওয়ার চেয়ে

নতুন এবং পুরানো টুইটার অ্যালগরিদম কোড বিশ্লেষণ করে কয়েকটি প্রকৃত সিদ্ধান্ত বের করুন।

1. আপনার মন্তব্যকারীকে উত্তর দিন। ওয়েটেজ টেবিলে "লেখক যদি মন্তব্যকারীকে প্রতিক্রিয়া জানায়" হল সর্বোচ্চ মূল্যায়ন (75+) এবং এটি ব্যবহারকারী একপক্ষীয়ভাবে মন্তব্য করার তুলনায় 150 গুণ বেশী। আপনাকে মন্তব্য করতে বলা হচ্ছে না, বরং কেউ মন্তব্য করলে আপনি প্রতিক্রিয়া জানান। "ধন্যবাদ" বলার জন্যও অ্যালগরিদম একটি নথি রাখব

2. কাউকে স্লাইড করতে দেখার চেষ্টা করবেন � 148টি লাইক দিয়ে একটি ব্লকের নেতিবাচক প্রভাব মোকাবিলা করা যায়। বিতর্কিত বিষয়গুলো আসলেই সক্রিয়তা আকর্ষণ করে, কিন্তু যদি সেই সক্রিয়তা হয় "এই ব্যক্তি খুব বিরক্তকর, ব্লক করুন", তাহলে আপনার অ্যাকাউন্টের স্কোর ক্রমাগত ক্ষতিগ্রস্ত হবে এবং পরবর্তী সমস্ত পোস্টের বিতরণকে প্রভাবিত করবে। বিতর্ক সৃষ্টি করা দ্বিধাবিভক্ত অস্ত্র,

3. বাইরের লিঙ্কটি মন্তব্য বিভাগে রাখুন।অ্যালগরিদম ব্যবহারকারীদের সাইট থেকে বাইরে নিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করে না। লএটি নিজে মাস্ক প্রকাশ্যে বলেছেন। যদি ট্রাফিক নিয়ে আসতে চান, তবে মূল নথিতে বিষয়বস্তু লিখুন, লিঙ্কটি প্রথ

4. স্ক্রিন পর্দা ধুয়ে ফেলো নতুন সংস্করণের কোডে একটি অ্যাথর ডাইভার্সিটি স্কোরার রয়েছে, যার উদ্দেশ্য হল একই লেখক দ্বারা ক্রমাগত পোস্টগুলির ওজন কমিয়ে দেওয়া। এর ডিজাইন উদ্দেশ্য হল ব্যবহারকারীদের ফিড বিভিন্ন ধরনের করা, এবং �

6. কোনও সেরা পোস্টিং সময় নেই। পুরাতন অ্যালগরিদমে একটি মানব নির্মিত বৈশিষ্ট্য ছিল, যেটি ছিল "পোস্ট প্রকাশের সময়"। নতুন সংস্করণে এটি বাদ দেওয়া হয়েছে। প্যারোফক্স শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর আচরণের ধারার উপর নির্ভর করে, পোস্ট কখন প্রকাশিত হয়েছে তা দেখে না। "মঙ্গলবার দুপুরে তিনটার সময়

উপরেরটি কোড স্তরে পাওয়া যায়।

এছাড়াও কিছু পয়েন্ট যোগ বা বিয়োগ করা হয়েছে X-এর পাবলিক ডকুমেন্টে থাকা কিছু বিষয় থেকে, যা এই মুক্ত সোর্স রিপোজিটরিতে নেই: নীল লেবেল প্রমাণীকরণের জন্য পয়েন্ট বাড়ানো হয়, সম্পূর্ণ বড় হাতের অক্ষরের জন্য পয়েন্ট কম দেওয়া হয়, সংবেদনশীল বিষয়গুলি

সংক্ষেপে, এই মারফত খুলে দেওয়া সোর্স কোড

পূর্ণ সিস্টেম আর্কিটেকচার, সম্ভাব্য কন্টেন্ট রিক্যাল লজিক, র্যাঙ্কিং এবং স্কোরিং প্রক্রিয়া, বিভিন্ন ফিল্টারের বাস্তবায়ন। কোড প্রধানত রাস্ট এবং পাইথনে লেখা, স্ট্রাকচার স্পষ্ট এবং রিডমি অনেক বাণিজ্যিক প

কিন্তু কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ জিনিস ছাড়া হয়

১. ওজন প্যারামিটারগুলি প্রকাশ করা কোডে শুধুমাত্র "সংস্কারমূলক আচরণের জন্য পয়েন্ট যোগ করুন, নেতিবাচক আচরণের জন্য পয়েন্ট বাদ দিন" লেখা আছে, কিন্তু কতটুকু লাইক পয়েন্ট পাওয়া যাবে, ব্লক করার জন্য কতটুকু পয়েন্ট বাদ দিতে হবে তা বলা হয়নি। 2023 এর সংস্করণে অন্তত সংখ্যাগুলো প্রকাশ �

2. মডেলের ওয়েট প্রকাশিত হয়নি। ফিনিক্স গ্রোক ট্রান্সফর্মার ব্যবহার করে, কিন্তু মডেলটির নিজস্ব প্যারামিটারগুলো প্রকাশ করা হয়নি। আপনি মডেলটি কীভাবে আহবান করা হচ্ছে তা দেখতে পার

৩. প্রশিক্ষণের ডেটা প্রকাশ করা হয� মডেলটি কোন ডেটা দিয়ে তৈরি করা হয়েছে, ব্যবহারকারীর আচরণ কীভাবে নমুনা নেওয়া হয়েছে, এবং ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক নমুন

একটি উদাহরণ দিয়ে বললে, এই মারফত খোলামেলা তথ্য প্রকাশ করা হচ্ছে যেমন আপনাকে বলা হচ্ছে "আমরা ওজনযুক্ত যোগ দিয়ে মোট নম্বর বের করছি", কিন্তু আপনাকে ওজন কত তা বলা হচ্ছে না; "আমরা ট্রান্সফরমার ব্যবহার করে আচরণের সম্ভাব্যতা অনুমান করছি", কিন্তু �

অন্যান্য প্ল্যাটফর্মের সাথে তুলনা করলে, টিকটক এবং ইনস্টাগ্রাম এগুলো প্রকাশ করেনি। এক্স এর এই মুক্ত তথ্যের পরিমাণ আসলে অন্যান্য প্রধান প্ল্যাটফর্মগুলোর তুলনায় বেশি। কিন্তু এখনও পূর্ণ পরিস্প

এটি মানে হয় না যে ওপেন সোর্স মূল্যহীন। সৃজনশীল এবং গবেষকদের জন্য কোড দেখা না দেখার চেয়ে ভ