---
title: "Training large language models (BN)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Training_large_language_models_(BN)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Training_large_language_models_(BN)"
language: "bn"
categories:
  - "Category:Bengali"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 8233
wiki_created_at: 2026-09-07T01:14:19Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:14:19Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:24:13Z
---

# Training large language models (BN)

**বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) প্রশিক্ষণ** — এটি একটি জটিল ও সম্পদ-নিবিড় প্রক্রিয়া, যার মধ্যে কোটি কোটি প্যারামিটার সম্পন্ন একটি Neural Network বিশাল পরিমাণ পাঠ্য ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয় মানুষের ভাষা বোঝার ও উৎপন্ন করার জন্য। এই প্রক্রিয়াটি আধুনিক LLM তৈরির মূল ভিত্তি, যেমন GPT, BERT, Claude এবং Gemini।

## তাত্ত্বিক ভিত্তি

### Transformer আর্কিটেকচার এবং attention প্রক্রিয়া

আধুনিক LLM প্রায় সম্পূর্ণভাবে **Transformer** আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত, যা দীর্ঘ পাঠ্য ক্রমগুলি দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। মূল উপাদান হলো **self-attention প্রক্রিয়া**, যা মডেলকে পুরো ক্রমের প্রেক্ষাপটে প্রতিটি শব্দের গুরুত্ব নির্ধারণ করার সুযোগ দেয়। এটি দূরবর্তী নির্ভরতা ধরতে এবং ডেটা সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করতে সহায়তা করে, যা recurrent network (RNN)-এর তুলনায় প্রশিক্ষণকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করে।

### মূল কাজ: পরবর্তী token পূর্বাভাস

অধিকাংশ LLM (বিশেষত GPT-এর মতো generative মডেল)-এর প্রশিক্ষণের মৌলিক কাজটি হলো **ভাষা মডেলিং**। মডেলটি শেখে সমস্ত পূর্ববর্তী token-এর উপর ভিত্তি করে একটি ক্রমের পরবর্তী token (শব্দ বা শব্দের অংশ) পূর্বাভাস দিতে। আনুষ্ঠানিকভাবে, মডেলটি $P(X)$ ক্রমের সম্ভাবনাকে সর্বাধিক করে chain rule অনুযায়ী এটি বিশ্লেষণ করে:

$P(X) = \prod\limits_{t = 1}^{T}P(x_{t}|x_{1},\ldots,x_{t - 1})$

প্রশিক্ষণের জন্য **cross-entropy loss function** ব্যবহার করা হয়, যা মডেলের পূর্বাভাসিত সম্ভাবনা বিতরণ এবং প্রকৃত পরবর্তী token-এর মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে।

## প্রশিক্ষণের ধাপসমূহ

LLM প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া সাধারণত দুটি প্রধান ধাপে গঠিত।

### ১. পূর্ব-প্রশিক্ষণ (Pre-training)

এটি সবচেয়ে বৃহত্তর ও গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল ধাপ, যেখানে মডেল ভাষা ও বিশ্ব সম্পর্কে তার মৌলিক জ্ঞান অর্জন করে।

- **ডেটা:** মডেলটি বিশাল unlabeled পাঠ্য corpus-এ প্রশিক্ষিত হয়, যার পরিমাণ কয়েক ট্রিলিয়ন token পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে। ডেটার উৎসের মধ্যে রয়েছে ওয়েবপেজ (যেমন Common Crawl), Wikipedia, ডিজিটাল বই লাইব্রেরি (Google Books) এবং কোড repository (GitHub)।
- **লক্ষ্য:** সার্বজনীন ভাষাগত উপস্থাপনা গঠন করা। মডেল ব্যাকরণ, বাক্যগঠন, তথ্য এবং এমনকি কিছু যৌক্তিক অনুমানের উপাদান শেখে।
- **প্রক্রিয়া:** এটি self-supervised learning, যেখানে লেবেল (সঠিক পরবর্তী token) ডেটা থেকেই বের করা হয়। প্রশিক্ষণ হাজার হাজার GPU বা TPU-এর cluster-এ সপ্তাহ বা মাস ধরে চলতে পারে।

### ২. Fine-tuning এবং Alignment

পূর্ব-প্রশিক্ষণের পরে 'কাঁচা' মডেলটিকে নির্দিষ্ট কাজের জন্য অভিযোজিত করতে এবং মানুষের প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে হয়।

- **Supervised Fine-tuning:** মডেলটি ছোট কিন্তু মানসম্পন্ন labeled ডেটাসেটে (যেমন 'নির্দেশনা-উত্তর' জোড়া) fine-tune করা হয়, যাতে নির্দেশনা অনুসরণ করতে শেখে।
- **মানুষের প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে Reinforcement Learning (RLHF):** এটি alignment-এর মূল পদ্ধতি। প্রক্রিয়াটিতে কয়েকটি ধাপ রয়েছে:

1.  1.  মানব annotator-রা একই প্রশ্নে মডেলের একাধিক উত্তর সেরা থেকে সবচেয়ে খারাপ পর্যন্ত rank করেন।
    2.  এই ডেটার উপর একটি **reward model** প্রশিক্ষিত হয়, যা শেখে মানুষ কোন উত্তরটি পছন্দ করবে তা পূর্বাভাস দিতে।
    3.  মূল LLM-টি Reinforcement Learning অ্যালগরিদম (যেমন PPO) ব্যবহার করে fine-tune করা হয়, reward model-কে সংকেতের উৎস হিসেবে ব্যবহার করে, যাতে আরও উপকারী, সৎ ও নিরাপদ উত্তর তৈরি করতে পারে।

এই দ্বি-ধাপ পদ্ধতি (pre-training + fine-tuning/alignment) শিল্পে মান হয়ে উঠেছে, যা শক্তিশালী এবং একই সাথে নিয়ন্ত্রণযোগ্য ভাষা মডেল তৈরি করতে সহায়তা করে।

## ব্যবহারিক দিকসমূহ

### ডেটা: সংগ্রহ, মাপ ও প্রস্তুতি

ডেটার গুণমান ও পরিমাণ LLM-এর সাফল্যের নির্ধারক কারণ।

- **সংগ্রহ:** বিভিন্ন উৎস ব্যবহার করা হয়, যাতে বিষয়, শৈলী ও ভাষার বিস্তৃত আওতা নিশ্চিত হয়।
- **পরিষ্কার ও ফিল্টারিং:** এটি একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ধাপ, যার মধ্যে রয়েছে ডুপ্লিকেট অপসারণ, নিম্নমানের বা ক্ষতিকর বিষয়বস্তু ফিল্টার করা এবং উৎসের ভারসাম্য রাখা, যাতে মডেল নির্দিষ্ট ইন্টারনেট ভাষায় অতিরিক্ত প্রশিক্ষিত না হয়।
- **Tokenization:** BPE বা SentencePiece-এর মতো অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পাঠ্যকে token (শব্দ বা উপশব্দ)-এ ভাগ করা হয়। Tokenizer ও শব্দভাণ্ডারের আকারের পছন্দ সরাসরি মডেলের দক্ষতা ও গুণমানকে প্রভাবিত করে।

### বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ ও গণনামূলক সম্পদ

শত শত কোটি বা ট্রিলিয়ন প্যারামিটারের মডেল প্রশিক্ষণে বিশাল গণনামূলক সম্পদ এবং বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ কৌশল প্রয়োজন।

- **হার্ডওয়্যার:** হাজার হাজার GPU (যেমন NVIDIA A100/H100) বা TPU (Google) নিয়ে গঠিত supercomputer ব্যবহার করা হয়, যা উচ্চ-গতির নেটওয়ার্ক (যেমন InfiniBand) দিয়ে সংযুক্ত।
- **Parallelism:** গণনা বিতরণের জন্য জটিল parallelism পরিকল্পনা ব্যবহার করা হয়:
  - **Data Parallelism:** প্রতিটি GPU-তে মডেলের একটি কপি তার নিজস্ব ডেটার অংশ প্রক্রিয়া করে।
  - **Model Parallelism:** মডেলটিকে অংশে ভাগ করা হয় এবং বিভিন্ন GPU-তে স্থাপন করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে tensor parallelism (ম্যাট্রিক্স বিভাজন) এবং pipeline parallelism (স্তর বিভাজন)।
  - **ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):** Microsoft DeepSpeed-এর তৈরি এই প্রযুক্তি প্যারামিটার, gradient এবং optimizer অবস্থার নকলকরণ দূর করে, যা অনেক বড় মডেল প্রশিক্ষণকে সম্ভব করে।

<!-- -->

- **Framework:** এই জটিল পরিকল্পনা বাস্তবায়নের জন্য বিশেষায়িত framework ব্যবহার করা হয়, যেমন **DeepSpeed**, **Megatron-LM** এবং Hugging Face Accelerate।

## ঐতিহাসিক বিবর্তন

- **১৯৮০-১৯৯০-এর দশক:** n-gram-ভিত্তিক পরিসংখ্যানগত ভাষা মডেল।
- **২০০১-২০১০-এর দশক:** RNN ও LSTM-ভিত্তিক Neural Network ভাষা মডেলের আবির্ভাব, যা দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরতা আরও ভালোভাবে ধরতে পারত।
- **২০১৭:** "Attention Is All You Need" গবেষণাপত্র প্রকাশ এবং Transformer আর্কিটেকচারের আবির্ভাব, যা সমান্তরাল প্রশিক্ষণকে সম্ভব করেছে।
- **২০১৮-২০১৯:** প্রথম pre-trained transformer — GPT-1 এবং BERT-এর আবির্ভাব, যা "pre-training + fine-tuning" প্যারাডাইমকে প্রতিষ্ঠিত করেছে।
- **২০২০:** GPT-3-এর প্রকাশ মাপের ক্ষেত্রে একটি যুগান্তকারী অগ্রগতি এবং উদ্ভূত *few-shot* সক্ষমতার সূচনা ঘটায়।
- **২০২২:** ChatGPT-এর লঞ্চ এবং RLHF-কে উপকারী ও নিরাপদ AI সহকারী তৈরির মূল পদ্ধতি হিসেবে জনপ্রিয় করা।
- **২০২৩-বর্তমান:** মাল্টিমোডাল মডেলের যুগ (GPT-4, Gemini), context window বাড়ানোর প্রতিযোগিতা এবং agent সক্ষমতার বিকাশ।

## সাহিত্য

- Vaswani, A. et al. (2017). *Attention Is All You Need*. NIPS.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. NAACL.
- Brown, T. et al. (2020). *Language Models are Few-Shot Learners*. NIPS.
- Ouyang, L. et al. (2022). *Training language models to follow instructions with human feedback*. arXiv:2203.02155.

## বাহ্যিক সংযোগ

- LLM-এর পরিচিতি — Hugging Face-এর কোর্স