কম খরচে, দ্রুত AI মডেলের জন্য 'ডিস্টিলেশন'

ডিস্টিলেশন-এর উত্থান: একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) জগতে আধিপত্যের লড়াইয়ে, ‘ডিস্টিলেশন’ নামক একটি রূপান্তরমূলক কৌশল কেন্দ্রবিন্দুতে উঠে আসছে। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতিটি AI-কে আরও সহজলভ্য এবং সাশ্রয়ী করার প্রতিশ্রুতি দেয়। একই সাথে, এটি সেই প্রযুক্তি জায়ান্টদের প্রতিষ্ঠিত ব্যবসায়িক মডেলগুলির জন্য একটি সম্ভাব্য হুমকি তৈরি করেছে, যারা এই প্রযুক্তির পথপ্রদর্শক।

OpenAI, Microsoft এবং Meta-র মতো AI-এর ক্ষেত্রের প্রধান খেলোয়াড়রা সক্রিয়ভাবে ডিস্টিলেশন গ্রহণ করছে। এর মাধ্যমে তারা এমন AI মডেল তৈরি করছে, যা চালাতে খরচ কম। চীনা কোম্পানি DeepSeek এই পদ্ধতি ব্যবহার করে ছোট আকারের অথচ শক্তিশালী AI মডেল তৈরি করে। এই ধরনের কার্যকরী মডেলগুলির উত্থান সিলিকন ভ্যালিতে উদ্বেগের সৃষ্টি করেছে। সেখানকার কোম্পানিগুলি AI দৌড়ে তাদের শীর্ষস্থান বজায় রাখতে পারবে কিনা, তা নিয়ে সন্দেহ দেখা দিয়েছে। আর্থিক বাজারগুলি দ্রুত প্রতিক্রিয়া দেখিয়েছে, বিশিষ্ট মার্কিন প্রযুক্তি সংস্থাগুলির বাজার মূল্য বিলিয়ন ডলার কমেছে।

ডিস্টিলেশন কীভাবে কাজ করে: শিক্ষক-ছাত্রের গতিশীলতা

ডিস্টিলেশনের জাদু এর ‘শিক্ষক-ছাত্র’ পদ্ধতির মধ্যে নিহিত। একটি বৃহৎ, জটিল AI মডেল, যাকে ‘শিক্ষক’ বলা হয়, সেটি ডেটা তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই ডেটা আবার একটি ছোট ‘ছাত্র’ মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। এই চতুর প্রক্রিয়াটি কোম্পানিগুলিকে তাদের সবচেয়ে উন্নত AI সিস্টেমগুলির কর্মক্ষমতার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ ধরে রাখতে দেয়। একই সাথে খরচ এবং গণনামূলক প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।

OpenAI-এর প্ল্যাটফর্মের প্রোডাক্ট হেড অলিভিয়ার গডমেন্ট যেমন বলেছেন, ‘’ডিস্টিলেশন বেশ জাদুকরী। এটি আমাদের একটি খুব বড়, স্মার্ট মডেল নিতে এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি অনেক ছোট, সস্তা এবং দ্রুত সংস্করণ তৈরি করতে দেয়।’’

খরচের ফ্যাক্টর: AI-এর অ্যাক্সেসকে গণতন্ত্রীকরণ

OpenAI-এর GPT-4, Google-এর Gemini এবং Meta-এর Llama-এর মতো বৃহৎ AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্রচুর কম্পিউটিং শক্তির প্রয়োজন। এর জন্য প্রায়শই কয়েকশো মিলিয়ন ডলার খরচ হয়। তবে, ডিস্টিলেশন একটি গণতন্ত্রীকরণ শক্তি হিসাবে কাজ করে। এটি ব্যবসা এবং ডেভেলপারদের AI ক্ষমতাগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে, যা খরচের একটি ভগ্নাংশ মাত্র। এই সাশ্রয়ী মূল্যের কারণে স্মার্টফোন এবং ল্যাপটপের মতো দৈনন্দিন ডিভাইসগুলিতে দক্ষতার সাথে AI মডেল চালানোর সম্ভাবনা তৈরি হয়েছে।

Microsoft-এর Phi এবং DeepSeek বিতর্ক

Microsoft, OpenAI-এর একটি প্রধান সমর্থক, ডিস্টিলেশনের সুবিধা নিতে দ্রুত এগিয়ে এসেছে। তারা GPT-4 ব্যবহার করে Phi নামে নিজস্ব কম্প্যাক্ট AI মডেল তৈরি করেছে। তবে, DeepSeek-এর বিরুদ্ধে অভিযোগের কারণে গল্পটি আরও জটিল হয়েছে। OpenAI অভিযোগ করেছে যে DeepSeek একটি প্রতিযোগী AI সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য তাদের নিজস্ব মডেলগুলিকে ডিস্টিল করেছে—যা OpenAI-এর পরিষেবার শর্তাবলীর স্পষ্ট লঙ্ঘন। DeepSeek এই বিষয়ে নীরব রয়েছে।

ডিস্টিলেশনের ট্রেড-অফ: আকার বনাম ক্ষমতা

ডিস্টিলেশন কার্যকরী AI মডেল তৈরি করলেও, এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে। Microsoft Research-এর আহমেদ আওয়াদাল্লাহ যেমন উল্লেখ করেছেন, ‘’আপনি যদি মডেলগুলিকে ছোট করেন, তবে আপনি অনিবার্যভাবে তাদের ক্ষমতা হ্রাস করবেন।’’ ডিস্টিল করা মডেলগুলি নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনে পারদর্শী, যেমন ইমেলগুলির সংক্ষিপ্তসার তৈরি করা। তবে তাদের বৃহত্তর মডেলগুলির মতো বিস্তৃত কার্যকারিতা নেই।

ব্যবসার পছন্দ: দক্ষতার আকর্ষণ

সীমাবদ্ধতা থাকাসত্ত্বেও, অনেক ব্যবসা ডিস্টিলড মডেলগুলির দিকে ঝুঁকছে। তাদের ক্ষমতা প্রায়শই গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবট এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলির মতো কাজের জন্য যথেষ্ট। IBM Research-এর AI মডেলের ভাইস প্রেসিডেন্ট ডেভিড কক্স ব্যবহারিকতার উপর জোর দিয়ে বলেছেন, ‘’যে কোনও সময় আপনি কর্মক্ষমতা বজায় রেখে খরচ কমাতে পারলে, তা অর্থবহ।’’

ব্যবসায়িক মডেলের চ্যালেঞ্জ: একটি দ্বি-ধারী তরোয়াল

ডিস্টিলেশনের উত্থান প্রধান AI সংস্থাগুলির ব্যবসায়িক মডেলগুলির জন্য একটি অনন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করেছে। এই ছোট মডেলগুলি তৈরি এবং পরিচালনা করা কম ব্যয়বহুল। এর অর্থ হল OpenAI-এর মতো সংস্থাগুলির জন্য কম রাজস্ব আসবে। যদিও OpenAI ডিস্টিলড মডেলগুলির জন্য কম ফি নেয়, যা তাদের হ্রাসকৃত গণনামূলক চাহিদাগুলিকে প্রতিফলিত করে। সংস্থাটি বজায় রাখে যে বৃহৎ AI মডেলগুলি উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অপরিহার্য থাকবে, যেখানে নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।

OpenAI-এর সুরক্ষামূলক ব্যবস্থা: ক্রাউন জুয়েলসের সুরক্ষা

OpenAI প্রতিযোগীদের দ্বারা তার বৃহৎ মডেলগুলির ডিস্টিলেশন রোধ করতে সক্রিয় পদক্ষেপ নিচ্ছে। সংস্থাটি সতর্কতার সাথে ব্যবহারের ধরণগুলি নিরীক্ষণ করে। যদি সন্দেহ হয় যে কোনও ব্যবহারকারী ডিস্টিলেশনের উদ্দেশ্যে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বের করছে, তবে অ্যাক্সেস প্রত্যাহার করার ক্ষমতা রাখে। DeepSeek-এর সাথে যুক্ত অ্যাকাউন্টগুলির বিরুদ্ধে এই সুরক্ষামূলক ব্যবস্থা নেওয়া হয়েছিল বলে জানা গেছে।

ওপেন-সোর্স বিতর্ক: ডিস্টিলেশন একটি সক্ষমকারী হিসাবে

ডিস্টিলেশন ওপেন-সোর্স AI ডেভেলপমেন্টকে ঘিরে আলোচনাকেও উস্কে দিয়েছে। OpenAI এবং অন্যান্য সংস্থাগুলি তাদের নিজস্ব মডেলগুলিকে সুরক্ষিত করার চেষ্টা করার সময়, Meta-এর প্রধান AI বিজ্ঞানী, ইয়ান লেকুন, ডিস্টিলেশনকে ওপেন-সোর্স দর্শনের একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ হিসাবে গ্রহণ করেছেন। LeCun ওপেন সোর্সের সহযোগিতামূলক প্রকৃতির পক্ষে সমর্থন জানিয়ে বলেছেন, ‘’ওপেন সোর্সের মূল ধারণাটি হল—আপনি অন্য সবার অগ্রগতি থেকে লাভবান হবেন।’’

প্রথম-মুভার সুবিধার স্থায়িত্ব: একটি পরিবর্তনশীল ল্যান্ডস্কেপ

ডিস্টিলেশন দ্বারা চালিত দ্রুত অগ্রগতি AI ডোমেনে প্রথম-মুভার সুবিধার দীর্ঘমেয়াদী স্থায়িত্ব সম্পর্কে প্রশ্ন তোলে। বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার খরচ করে অত্যাধুনিক মডেল তৈরি করা সত্ত্বেও, শীর্ষস্থানীয় AI সংস্থাগুলি এখন এমন প্রতিদ্বন্দ্বীদের মুখোমুখি হচ্ছে যারা কয়েক মাসের মধ্যে তাদের যুগান্তকারী কাজগুলির প্রতিলিপি তৈরি করতে পারে। IBM-এর কক্স যেমন পর্যবেক্ষণ করেছেন, ‘’এমন একটি বিশ্বে যেখানে জিনিসগুলি এত দ্রুত গতিতে চলছে, আপনি কঠিন উপায়ে এটি করতে প্রচুর অর্থ ব্যয় করতে পারেন, শুধুমাত্র ক্ষেত্রটিকে আপনার পিছনে ধরতে দেখার জন্য।’’

ডিস্টিলেশনের প্রযুক্তিগত দিকগুলির গভীরে

ডিস্টিলেশনের প্রভাবকে সত্যিকার অর্থে উপলব্ধি করার জন্য, অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিগত দিকগুলি আরও বিশদে অন্বেষণ করা মূল্যবান।

জ্ঞানের স্থানান্তর: মূল নীতি

ডিস্টিলেশন হল জ্ঞানের স্থানান্তরের একটি রূপ। বৃহৎ ‘শিক্ষক’ মডেলটি, বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত হওয়ার কারণে, প্রচুর জ্ঞান এবং বোঝার অধিকারী। ডিস্টিলেশনের লক্ষ্য হল এই জ্ঞানটিকে একটি সংকুচিত আকারে ছোট ‘ছাত্র’ মডেলে স্থানান্তর করা।

সফট টার্গেট: হার্ড লেবেলের বাইরে

ঐতিহ্যগত মেশিন লার্নিং ‘হার্ড লেবেল’-এর উপর নির্ভর করে—যেমন ‘বিড়াল’ বা ‘কুকুর’-এর মতো নির্দিষ্ট শ্রেণীবিভাগ। ডিস্টিলেশন প্রায়শই ‘সফট টার্গেট’ ব্যবহার করে। এগুলি শিক্ষক মডেল দ্বারা উত্পন্ন সম্ভাব্যতা বিতরণ, যা জ্ঞানের একটি সমৃদ্ধ প্রতিনিধিত্ব প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি চিত্রকে কেবল ‘বিড়াল’ হিসাবে লেবেল করার পরিবর্তে, শিক্ষক মডেলটি 90% বিড়াল, 5% কুকুর এবং 5% অন্যান্য-এর মতো সম্ভাবনা নির্ধারণ করতে পারে। এই সূক্ষ্ম তথ্য ছাত্র মডেলকে আরও কার্যকরভাবে শিখতে সাহায্য করে।

তাপমাত্রা প্যারামিটার: সফটনেস ফাইন-টিউনিং

ডিস্টিলেশনের একটি মূল প্যারামিটার হল ‘তাপমাত্রা’। এই মানটি শিক্ষক মডেল দ্বারা উত্পন্ন সম্ভাব্যতা বিতরণের ‘সফটনেস’ নিয়ন্ত্রণ করে। একটি উচ্চতর তাপমাত্রা একটি নরম বিতরণ তৈরি করে, বিভিন্ন শ্রেণীর মধ্যে সম্পর্কের উপর জোর দেয়। এটি বিশেষভাবে উপকারী হতে পারে যখন ছাত্র মডেলটি শিক্ষক মডেলের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট হয়।

ডিস্টিলেশনের বিভিন্ন পদ্ধতি

ডিস্টিলেশনের বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে, যার প্রত্যেকটির নিজস্ব সূক্ষ্মতা রয়েছে:

• Response-Based Distillation: এটি সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি, যেখানে ছাত্র মডেলটিকে শিক্ষক মডেলের আউটপুট সম্ভাব্যতা (সফট টার্গেট) অনুকরণ করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
• Feature-Based Distillation: এখানে, ছাত্র মডেলটিকে শিক্ষক মডেলের মধ্যবর্তী বৈশিষ্ট্য উপস্থাপনাগুলির সাথে মেলানোর জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। শিক্ষক মডেলের একটি জটিল স্থাপত্য থাকলে এটি দরকারী হতে পারে।
• Relation-Based Distillation: এই পদ্ধতিটি শিক্ষক মডেল দ্বারা ধারণ করা বিভিন্ন ডেটা নমুনার মধ্যে সম্পর্ক স্থানান্তরের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

ডিস্টিলেশনের ভবিষ্যত: ক্রমাগত বিবর্তন

ডিস্টিলেশন একটি স্থির কৌশল নয়; এটি ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে। গবেষকরা সক্রিয়ভাবে জ্ঞান স্থানান্তরের দক্ষতা এবং কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য নতুন পদ্ধতি অন্বেষণ করছেন। সক্রিয় গবেষণার কিছু ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত:

• Multi-Teacher Distillation: একাধিক শিক্ষক মডেল ব্যবহার করে একটি একক ছাত্র মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, সম্ভাব্যভাবে জ্ঞানের একটি বিস্তৃত পরিসর ক্যাপচার করা।
• Online Distillation: শিক্ষক এবং ছাত্র মডেলগুলিকে একই সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া, একটি আরও গতিশীল এবং অভিযোজিত শেখার প্রক্রিয়ার অনুমতি দেওয়া।
• Self-Distillation: একটি একক মডেল ব্যবহার করে নিজের থেকে জ্ঞান আহরণ করা, সম্ভাব্যভাবে একটি পৃথক শিক্ষক মডেলের প্রয়োজন ছাড়াই কর্মক্ষমতা উন্নত করা।

ডিস্টিলেশনের বিস্তৃত প্রভাব

ডিস্টিলেশনের প্রভাব AI মডেল বিকাশের ক্ষেত্রের বাইরেও প্রসারিত। এর প্রভাব রয়েছে:

• Edge Computing: ডিস্টিলেশন রিসোর্স-সীমাবদ্ধ ডিভাইসগুলিতে শক্তিশালী AI মডেল স্থাপনের অনুমতি দেয়, আরও বুদ্ধিমান এজ কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির পথ প্রশস্ত করে৷
• Federated Learning: ডিস্টিলেশন ফেডারেটেড লার্নিং-এর দক্ষতা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেখানে মডেলগুলিকে কাঁচা ডেটা শেয়ার না করেই বিকেন্দ্রীভূত ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
• AI Explainability: ডিস্টিল করা মডেলগুলি, ছোট এবং সহজ হওয়ার কারণে, ব্যাখ্যা করা এবং বোঝা সহজ হতে পারে, সম্ভাব্যভাবে আরও ব্যাখ্যাযোগ্য AI-এর অনুসন্ধানে সহায়তা করে।

সংক্ষেপে, ডিস্টিলেশন কেবল একটি প্রযুক্তিগত কৌশল নয়; এটি একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন যা AI ল্যান্ডস্কেপকে পুনর্নির্মাণ করছে, এটিকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য, দক্ষ এবং অভিযোজিত করে তুলছে। এটি AI গবেষকদের চাতুর্যের একটি প্রমাণ এবং একটি ভবিষ্যতের সূচনা করে যেখানে AI শক্তি আরও গণতান্ত্রিকভাবে বিতরণ করা হয়।