Home › Roadmap › Generative AI & LLMs › Part 1

How LLMs Work

📘 বড় ভাষা মডেলের কাজের ধারা।

🌐 Next-token prediction at massive scale.

✨ জেনারেটিভ এআই ও LLM🎚 Beginner📍 Part 1 / 9🧩 3 সাব-টপিক
✨
1

ধারণা · Concept

কী এবং কেন
📘 বাংলা ব্যাখ্যা:
বড় ভাষা মডেলের কাজের ধারা।
🌐 English:
Next-token prediction at massive scale.

🗂 কোথায় পড়ে

৪. ডিপ লার্নিং ও এআই → জেনারেটিভ এআই ও LLM → How LLMs Work

🎯 এই শাখার লক্ষ্য

Prompting, APIs, RAG, fine-tuning

🧰 টুলস

OpenAI/Claude API, LangChain, Chroma

🪜

ধাপে ধাপে শিখুন · Step-by-step

কেন শিখবেন → কীভাবে শিখবেন → উদাহরণ → সাধারণ ভুল
💡 কেন গুরুত্বপূর্ণ?

LLM কীভাবে কাজ করে জানলে তার সীমা (হ্যালুসিনেশন) ও শক্তি বোঝা যায়।

  1. ধাপ 1
    টেক্সট → টোকেন (শব্দাংশ); মডেল পরের টোকেনের সম্ভাবনা অনুমান করে
  2. ধাপ 2
    প্রি-ট্রেনিং: বিশাল টেক্সটে নেক্সট-টোকেন প্রেডিকশন
  3. ধাপ 3
    ইনস্ট্রাকশন টিউনিং (SFT) ও RLHF: নির্দেশ মানা ও সহায়ক হওয়া শেখানো
  4. ধাপ 4
    জেনারেশন: temperature (সৃজনশীলতা), top-p, context window (কত টোকেন মনে রাখে)

🧪 বাস্তব উদাহরণ

temperature 0 → একই প্রশ্নে একই উত্তর; 1 → বৈচিত্র্যময় উত্তর।

⚠️ সাধারণ ভুল

LLM-এর উত্তরকে যাচাই ছাড়া তথ্য হিসেবে গ্রহণ।

🔑 মূল শব্দ (Key terms)

LLMtokennext-token predictionSFTRLHFtemperaturecontext window

3

সাব-টপিক ও বিস্তারিত · Sub-topics

টপিক → সাব-টপিক → সাব-সাব টপিক
1.1 টোকেন ও নেক্সট-টোকেন প্রেডিকশন
1.2 প্রি-ট্রেনিং, SFT, RLHF
1.3 কনটেক্সট উইন্ডো ও temperature
🎬

ভিডিও · Videos (বাংলা ও English)

ক্লিক করলে সাইটের ভেতরেই ফ্লোটিং প্লেয়ারে চলবে · ভিডিও MySQL-এ সংরক্ষিত

📺 আরও খুঁজুন

💻

হাতে-কলমে · Try it (Generative AI & LLMs)

এডিট করে Run চাপুন · Ctrl+Enter
import numpy as np
# Mini RAG retrieval: bag-of-words embeddings + cosine similarity
docs=["Dengue spreads through Aedes mosquitoes","NDVI measures vegetation health","Transformers use self-attention"]
vocab=sorted({w.lower() for d in docs for w in d.split()})
emb=lambda s:np.array([s.lower().split().count(w) for w in vocab],float)
D=np.array([emb(d) for d in docs]); q=emb("what does NDVI measure")
sim=D@q/(np.linalg.norm(D,axis=1)*np.linalg.norm(q)+1e-9)
print("Retrieved context:",docs[sim.argmax()]); print("Prompt -> 'Answer using: "+docs[sim.argmax()]+"'")
❓

সেল্ফ-চেক · Self check

1. RAG-এর R মানে?

2. LoRA কী?

🔗

সংযুক্ত কনসেপ্ট · Connected concepts

← আগের টপিকBangla NLPপরের টপিক →Prompt Engineering
🎬 Video