নিজস্ব প্রযুক্তির শক্তিতে অনুসন্ধানের নতুন যুগ
১লা মার্চ, কোয়ার্ক এআই সার্চ তার সর্বশেষ উদ্ভাবন উন্মোচন করেছে: ‘ডিপ থিংকিং’ ইনফারেন্স মডেল। এটি একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি, কারণ এটি কোয়ার্কের নিজস্ব তৈরি করা একটি রিজনিং মডেল, যা আলিবাবার Tongyi Qianwen মডেলের ভিত্তিমূলক সক্ষমতাকে কাজে লাগিয়েছে। এই পদক্ষেপটি নিজস্ব প্রযুক্তির প্রতি অঙ্গীকারের ইঙ্গিত দেয় এবং ভবিষ্যতে আরও শক্তিশালী মডেলের জন্য মঞ্চ তৈরি করে।
এআই ইনফারেন্স মডেলের ক্ষেত্রে প্রতিযোগিতা তীব্র হচ্ছে, বিশেষ করে বছরের শুরু থেকে। চীনের প্রধান ইন্টারনেট সংস্থাগুলি DeepSeek ইনফারেন্স মডেলের সম্ভাবনাকে দ্রুত গ্রহণ করেছে, তাদের নিজস্ব ডিপ-থিংকিং পণ্য চালু করেছে। আলিবাবার AI-to-consumer কৌশলের একটি গুরুত্বপূর্ণ খেলোয়াড় হিসেবে এবং কয়েক বিলিয়ন ব্যবহারকারীর ভিত্তিতে, কোয়ার্কের ‘ডিপ থিংকিং’ ক্ষমতার জন্য ভিত্তিমূলক মডেলের পছন্দ বাজারের আগ্রহের বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে।
যদিও কোয়ার্ক এআই সার্চের ‘ডিপ থিংকিং’ বৈশিষ্ট্যের প্রাথমিক লঞ্চে অন্তর্নিহিত ইনফারেন্স মডেলের সুনির্দিষ্ট বিবরণ প্রকাশ করা হয়নি, সূত্রগুলি নিশ্চিত করেছে যে এটি প্রকৃতপক্ষে আলিবাবার নিজস্ব Tongyi Qianwen-এর উপর নির্মিত। এই ভিত্তিমূলক মডেলটি দ্রুত চিন্তা, নির্ভরযোগ্যতা এবং সময়োপযোগীতার জন্য পরিচিত। এটি কোয়ার্ককে শিল্পের কয়েকটি বৃহৎ-স্কেল, ভোক্তা-মুখী এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি করে তোলে যা DeepSeek-এর সাথে ইন্টিগ্রেশন বেছে নেয়নি।
'ডিপ থিংকিং' সহ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বৃদ্ধি
কোয়ার্ক অ্যাপ এবং পিসি উভয় সংস্করণেই উপলব্ধ, ‘ডিপ থিংকিং’ বৈশিষ্ট্যটি সাধারণ কীওয়ার্ড অনুসন্ধানের বাইরে যাওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এর লক্ষ্য হল ব্যবহারকারীর অন্তর্নিহিত চাহিদা এবং অভিপ্রায়গুলিকে সত্যিকার অর্থে বোঝা, এমনকি জটিল বা সূক্ষ্ম প্রশ্নের ক্ষেত্রেও। এর ফলে আরও বিস্তারিত, ব্যাপক এবং চূড়ান্তভাবে নির্ভরযোগ্য প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায়। এই উপযোগী পদ্ধতি ব্যবহারকারীদের কেবল উত্তর খুঁজে বের করতেই নয়, তথ্য বিশ্লেষণ করতে এবং সমাধান তৈরি করতেও সহায়তা করে। ব্যবহারকারীরা তাদের কোয়ার্ক অ্যাপ বা কোয়ার্ক পিসি আপডেট করে এবং সার্চ বক্সের মধ্যে ‘ডিপ থিংকিং’ মোড সক্রিয় করে এই উন্নত কার্যকারিতা অ্যাক্সেস করতে পারবেন।
এআই অবকাঠামোতে আলিবাবার অঙ্গীকার
আলিবাবা গ্রুপ সম্প্রতি একটি গুরুত্বপূর্ণ ঘোষণা করেছে, যা এআই-এর ভবিষ্যতের প্রতি তার উৎসর্গের উপর জোর দিয়েছে। আগামী তিন বছরে, সংস্থাটি তার ক্লাউড এবং এআই হার্ডওয়্যার অবকাঠামো তৈরিতে ৩৮০ বিলিয়ন ইউয়ানের বেশি বিনিয়োগ করবে। এই বিশাল বিনিয়োগ গত দশকের মোট ব্যয়কে ছাড়িয়ে গেছে, যা আলিবাবা এই দ্রুত বিকশিত ক্ষেত্রের উপর যে কৌশলগত গুরুত্ব দেয় তা তুলে ধরে।
এই কৌশলের মূলে রয়েছে আলিবাবা Tongyi বৃহৎ মডেল পরিবার, যা ইতিমধ্যেই ওপেন-সোর্স মডেলের জগতে একটি শীর্ষস্থানীয় শক্তি হিসেবে নিজেকে প্রতিষ্ঠিত করেছে। সূত্রগুলি ইঙ্গিত দিয়েছে যে এই পরিবারের আরও বড় আকারের মডেলগুলি ভবিষ্যতে কোয়ার্কের অফারগুলিতে একত্রিত করা হবে।
কোয়ার্কের 'ডিপ থিংকিং' ক্ষমতার গভীরে প্রবেশ
‘ডিপ থিংকিং’ মডেলটি সার্চ ইঞ্জিনগুলি কীভাবে ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলি বুঝতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে তার একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তনকে উপস্থাপন করে। এটি কেবল প্রাসঙ্গিক নথি খোঁজার বিষয়ে নয়; এটি তথ্য সংশ্লেষণ, অনুমান অঙ্কন এবং অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ উত্তর প্রদানের বিষয়ে। এর মূল ক্ষমতাগুলির কয়েকটি ঘনিষ্ঠভাবে দেখা যাক:
জটিল প্রশ্ন বোঝা: প্রথাগত সার্চ ইঞ্জিনগুলি প্রায়শই জটিল বা বহু-পার্শ্বযুক্ত প্রশ্নগুলির সাথে লড়াই করে। ‘ডিপ থিংকিং’ এই ধরনের প্রশ্নগুলিকে আরও নির্ভুলতার সাথে পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, ভাষা এবং অভিপ্রায়ের সূক্ষ্মতা বিশ্লেষণ করে।
ব্যক্তিগতকৃত প্রতিক্রিয়া: মডেলটি ব্যবহারকারীর ব্যক্তিগত চাহিদা এবং পছন্দগুলি বিবেচনা করে, সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক এবং দরকারী তথ্য সরবরাহ করার জন্য প্রতিক্রিয়াটিকে উপযোগী করে।
ব্যাপক বিশ্লেষণ: ‘ডিপ থিংকিং’ কেবল লিঙ্কগুলির একটি তালিকা সরবরাহ করে না। এটি ব্যবহারকারীদের বিষয়টির গভীরতর বোঝার জন্য একাধিক উৎস থেকে তথ্য বিশ্লেষণ করে একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি সরবরাহ করে।
সমাধান তৈরি: কেবল উত্তর খোঁজার বাইরে, মডেলটি ব্যবহারকারীদের সমস্যার সমাধানে সহায়তা করতে পারে, পরামর্শ দিতে পারে এবং সম্ভাব্য পদ্ধতির রূপরেখা দিতে পারে।
বিশ্বস্ত ফলাফল: মডেলটি নির্ভরযোগ্য এবং সময়োপযোগী তথ্যের ভিত্তিতে তৈরি, এটি নিশ্চিত করে যে ব্যবহারকারীরা তাদের প্রাপ্ত উত্তরগুলির উপর বিশ্বাস রাখতে পারে।
নিজস্ব উন্নয়নের তাৎপর্য
কোয়ার্কের ‘ডিপ থিংকিং’ মডেলটি DeepSeek-এর মতো বাহ্যিক মডেলের উপর সম্পূর্ণরূপে নির্ভর না করে আলিবাবার Tongyi Qianwen-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করার সিদ্ধান্তটি বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে:
আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ: নিজস্ব প্রযুক্তি তৈরি করে, কোয়ার্ক মডেলের ক্ষমতা এবং ভবিষ্যতের উন্নয়নের উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ রাখে। এটি তার ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে আরও নমনীয়তা এবং কাস্টমাইজেশনের অনুমতি দেয়।
উদ্ভাবন এবং পার্থক্য: ইন-হাউস ডেভেলপমেন্ট উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে এবং কোয়ার্ককে প্রতিযোগীদের থেকে আলাদা হতে দেয়। এটি অনন্য বৈশিষ্ট্য এবং ক্ষমতা তৈরি করতে পারে যা এটিকে বাজারে আলাদা করে তোলে।
ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা: নিজস্ব ভিত্তিমূলক মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা কোয়ার্ককে ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তার উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ দেয়, এটি নিশ্চিত করে যে ব্যবহারকারীর ডেটা দায়িত্বশীলতার সাথে পরিচালনা করা হয়।
দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিভঙ্গি: এই পদক্ষেপটি এআই গবেষণা এবং উন্নয়নের প্রতি একটি দীর্ঘমেয়াদী অঙ্গীকারকে প্রতিফলিত করে, কোয়ার্ককে এই ক্ষেত্রের একজন নেতা হিসেবে স্থান দেয়।
কোয়ার্ক এআই সার্চের ভবিষ্যত
‘ডিপ থিংকিং’ মডেলের লঞ্চ কেবল শুরু। আলিবাবার এআই অবকাঠামোতে চলমান বিনিয়োগ এবং আরও বড় আকারের মডেল আসার প্রতিশ্রুতি সহ, কোয়ার্ক এআই সার্চ ক্রমাগত বৃদ্ধি এবং উদ্ভাবনের জন্য প্রস্তুত।
ভবিষ্যতে আমরা যা দেখতে পাব:
উন্নত ক্ষমতা: অন্তর্নিহিত মডেলগুলি বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে, আমরা কোয়ার্ক এআই সার্চ থেকে আরও অত্যাধুনিক ক্ষমতা আশা করতে পারি। এর মধ্যে উন্নত প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা, আরও সূক্ষ্ম যুক্তি এবং আরও ব্যক্তিগতকৃত প্রতিক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
নতুন বৈশিষ্ট্য: কোয়ার্ক সম্ভবত তার ‘ডিপ থিংকিং’ মডেলের শক্তিকে কাজে লাগিয়ে নতুন বৈশিষ্ট্য চালু করবে। এর মধ্যে সৃজনশীল লেখা, কোড জেনারেশন বা এমনকি জটিল ডেটা বিশ্লেষণের সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
নিরবচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন: আমরা কোয়ার্কের বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম এবং পরিষেবা জুড়ে এআই-চালিত বৈশিষ্ট্যগুলির গভীর ইন্টিগ্রেশন দেখতে পাব, যা একটি আরও সমন্বিত এবং বুদ্ধিমান ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করবে।
নতুন ডোমেনে সম্প্রসারণ: কোয়ার্ক শিক্ষা, স্বাস্থ্যসেবা বা অর্থের মতো নতুন ডোমেনগুলিতে তার এআই প্রযুক্তির প্রয়োগ অন্বেষণ করতে পারে, নির্দিষ্ট শিল্পের জন্য উপযোগী সমাধান সরবরাহ করতে পারে।
প্রযুক্তির গভীরে একটি ডুব
Tongyi Qianwen মডেল, যা কোয়ার্কের 'ডিপ থিংকিং'-এর ভিত্তি, এটি একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) যা টেক্সট এবং কোডের একটি বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত। এই প্রশিক্ষণ এটিকে অনুমতি দেয়:মানুষের মতো টেক্সট তৈরি করা: মডেলটি এমন টেক্সট তৈরি করতে পারে যা সুসংগত, ব্যাকরণগতভাবে সঠিক এবং প্রায়শই মানুষের লেখা টেক্সট থেকে আলাদা করা যায় না।
প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং প্রতিক্রিয়া জানানো: এটি ব্যবহারকারীর প্রশ্নের পিছনের অর্থ এবং অভিপ্রায় ব্যাখ্যা করতে পারে, এমনকি জটিল বা অস্পষ্ট ভাষায় প্রকাশ করা হলেও।
বিভিন্ন ধরনের কাজ সম্পাদন করা: অনুসন্ধানের বাইরে, মডেলটি অনুবাদ, সংক্ষিপ্তকরণ, প্রশ্নের উত্তর এবং সৃজনশীল সামগ্রী তৈরির মতো কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
ক্রমাগত শিক্ষা: মডেলটি সময়ের সাথে সাথে ক্রমাগত শিখতে এবং উন্নত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, নতুন তথ্য এবং ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়ার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া।
‘ডিপ থিংকিং’ মডেলটি এই মূল ক্ষমতাগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করে, যুক্তি এবং অনুমানের একটি স্তর যুক্ত করে যা এটিকে অনুমতি দেয়:
বিচ্ছিন্ন তথ্যের টুকরোগুলিকে সংযুক্ত করা: এটি আপাতদৃষ্টিতে সম্পর্কহীন ধারণাগুলির মধ্যে সংযোগ স্থাপন করতে পারে, একটি বিষয়ের আরও সামগ্রিক বোঝার সরবরাহ করে।
প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করা: মডেলটি বৃহৎ ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে এমন প্যাটার্ন এবং প্রবণতা সনাক্ত করতে পারে যা একজন মানুষের কাছে অবিলম্বে স্পষ্ট নাও হতে পারে।
ভবিষ্যদ্বাণী এবং অনুমান করা: এটি ভবিষ্যতের ঘটনা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে বা স্পষ্টভাবে বলা হয়নি এমন তথ্য অনুমান করতে তার জ্ঞান ব্যবহার করতে পারে।
অনুমান তৈরি করা এবং সেগুলি পরীক্ষা করা: মডেলটি অনুমান তৈরি করতে পারে এবং উপলব্ধ প্রমাণের ভিত্তিতে সেগুলি মূল্যায়ন করতে পারে।
এআই-চালিত অনুসন্ধানের চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করা
এআই-চালিত অনুসন্ধান অসাধারণ সম্ভাবনার প্রস্তাব দিলেও, এটি বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জও উপস্থাপন করে:
পক্ষপাত এবং ন্যায্যতা: LLM গুলি কখনও কখনও প্রশিক্ষিত ডেটাতে উপস্থিত পক্ষপাতগুলিকে প্রতিফলিত করতে পারে। ন্যায্য এবং ন্যায়সঙ্গত ফলাফল নিশ্চিত করার জন্য এই পক্ষপাতগুলি মোকাবেলা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
সঠিকতা এবং নির্ভরযোগ্যতা: যদিও LLM গুলি ক্রমবর্ধমানভাবে সঠিক হচ্ছে, তবুও তারা ভুল করতে পারে বা ভুল তথ্য তৈরি করতে পারে। এআই-জেনারেটেড সামগ্রীর সঠিকতা যাচাই করার জন্য প্রক্রিয়া তৈরি করা গুরুত্বপূর্ণ।
ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং স্বচ্ছতা: একটি LLM কীভাবে একটি নির্দিষ্ট উত্তরে পৌঁছায় তা বোঝা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। এই মডেলগুলিকে আরও ব্যাখ্যাযোগ্য এবং স্বচ্ছ করা বিশ্বাস তৈরির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
কম্পিউটেশনাল রিসোর্স: LLM গুলিকে প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল রিসোর্সের প্রয়োজন। এই মডেলগুলিকে আরও দক্ষ করার উপায় খুঁজে বের করা একটি চলমান চ্যালেঞ্জ।
কোয়ার্ক এবং আলিবাবা এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলায় সক্রিয়ভাবে কাজ করছে, গবেষণা ও উন্নয়নে বিনিয়োগ করছে যাতে তাদের এআই-চালিত অনুসন্ধান প্রযুক্তি দায়িত্বশীল, নির্ভরযোগ্য এবং ব্যবহারকারীদের জন্য উপকারী হয়।