AI
Large language models in financial workflows — fine-tuning, RAG, prompt engineering, on-device LLMs, and inference cost economics.
APPLIED AI
BankStatementParser একটি ওপেন সোর্স Python টুলকিট, যা CAMT, PAIN.001, MT940, OFX/QFX, CSV ও স্ক্যানড PDF-কে এমন একটি একীভূত লেনদেন মডেলে পরিণত করে যা ট্রেজারি অডিট করতে পারে — নিয়ন্ত্রিত পার্সিং, LLM ফলব্যাক, OCR, ব্যালেন্স যাচাইকরণ ও রিভিউ।
APPLIED AI
মুক্তির বারো বছর পরে, লুক বেসোঁর *Lucy*-কে ছদ্ম-বিজ্ঞান কম এবং একটি চিন্তা-পরীক্ষা বেশি মনে হয় যেখানে মানুষের জ্ঞান জৈবিক থেকে অবৈবিক মাধ্যমে স্থানান্তরিত হচ্ছে...
APPLIED AI
Apple-এর MM1 গবেষণার বিশ্লেষণ: মাল্টিমোডাল LLM, আর্কিটেকচার, প্রি-ট্রেনিং ডেটা, ছবি রেজোলিউশন এবং few-shot সক্ষমতা।
APPLIED AI
প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ইনফারেন্সের সময় LLM-এর ইনপুট কাঠামো তৈরি করে — কোনো ওজন আপডেটের প্রয়োজন নেই। এই নিবন্ধে ২০২৪ সালে প্রমাণিত কৌশলগুলো আলোচনা করা হয়েছে: zero-shot টাস্ক ফ্রেমিং (Brown et al., 2020), চেইন-অব-থট যুক্তি (Wei et al., 2022), সেলফ-কনসিস্টেন্সি স্যাম্পলিং (Wang et al., 2022), ReAct এজেন্ট লুপ (Yao et al., 2022), পরোক্ষ প্রম্পট ইনজেকশন ঝুঁকি (Greshake et al., 2023) এবং আর্থিক পরিষেবায় RAG প্যাটার্ন।
APPLIED AI
২০২৩ সালে জেনারেটিভ AI গবেষণার কৌতূহল থেকে উৎপাদন স্থাপনায় রূপান্তরিত হয়েছে। GPT-4, Claude 2, Llama 2 এবং Mistral প্রমাণ করেছে যে বড় ভাষার মডেলগুলো আইনি নথি পর্যালোচনা, কোড জেনারেশন এবং গ্রাহক সংলাপ মানব-তুলনীয় মানে পরিচালনা করতে পারে — আর্থিক পরিষেবায় হ্যালুসিনেশন, ডেটা ফাঁস এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিয়ে তাৎক্ষণিক গভর্ন্যান্স প্রশ্ন উত্থাপন করছে।
