দক্ষ AI-এর উত্থান: ছোট মডেল

IBM গ্রানাইট: এন্টারপ্রাইজ AI-তে দক্ষতার নতুন সংজ্ঞা

IBM-এর টেকসই AI-এর প্রতি মনোযোগ তাদের Granite 3.2 মডেলগুলিতে প্রতিফলিত হয়েছে। এই মডেলগুলি বিশেষভাবে ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য তৈরি করা হয়েছে, কার্যকারিতা অক্ষুণ্ণ রেখে দক্ষতার প্রতি তাদের অঙ্গীকার প্রদর্শন করে৷ এই কৌশলগত মনোযোগ উল্লেখযোগ্য সুবিধা দেয়:

• কম্পিউটেশনাল চাহিদার উল্লেখযোগ্য হ্রাস: Granite সিরিজের মধ্যে থাকা গার্ডিয়ান সুরক্ষা মডেলগুলি কম্পিউটেশনাল প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে, প্রায় ৩০% পর্যন্ত। এর ফলে শক্তির ব্যবহার এবং পরিচালনার খরচ কমে।

• স্ট্রিমলাইনড ডকুমেন্ট প্রসেসিং: Granite মডেলগুলি জটিল ডকুমেন্ট বোঝার কাজগুলিতে পারদর্শী, কম রিসোর্স ব্যবহার করে উচ্চ নির্ভুলতা অর্জন করে। বৃহৎ ডেটা ভলিউম নিয়ে কাজ করা ব্যবসাগুলির জন্য এই দক্ষতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

• ‘চেইন অফ থট’ সহ অপ্টিমাইজড রিজনিং: IBM, Granite মডেলগুলির মধ্যে একটি ঐচ্ছিক ‘চেইন অফ থট’ রিজনিং প্রক্রিয়া সরবরাহ করে। এই বৈশিষ্ট্যটি জটিল রিজনিং প্রক্রিয়াগুলিকে ছোট, আরও পরিচালনাযোগ্য ধাপে বিভক্ত করে কম্পিউটেশনাল দক্ষতা অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়।

TinyTimeMixers মডেলগুলি, Granite পরিবারের একটি স্ট্যান্ডআউট উপাদান, কম্প্যাক্ট AI-এর শক্তির উদাহরণ দেয়। এই মডেলগুলি ১০ ​​মিলিয়নেরও কম প্যারামিটার সহ চিত্তাকর্ষক দুই বছরের পূর্বাভাস ক্ষমতা অর্জন করে। এটি প্রথাগত বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির তুলনায় একটি স্মারক পার্থক্য, যা প্রায়শই কয়েকশো বিলিয়ন প্যারামিটারের গর্ব করে, IBM-এর রিসোর্স ব্যবহার কমানোর প্রতিশ্রুতির উপর আলোকপাত করে।

মাইক্রোসফট Phi-4: মাল্টিমোডাল AI-এর একটি নতুন যুগের সূচনা

মাইক্রোসফটের Phi-4 পরিবার দক্ষতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার প্রতি অনুরূপ প্রতিশ্রুতি উপস্থাপন করে, তবে মাল্টিমোডাল ক্ষমতার উপর একটি স্বতন্ত্র ফোকাস সহ। Phi-4 সিরিজ দুটি উদ্ভাবনী মডেল উপস্থাপন করে যা রিসোর্স-সীমাবদ্ধ পরিবেশে উন্নতির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে:

• Phi-4-multimodal: এই ৫.৬ বিলিয়ন প্যারামিটার মডেলটি একটি যুগান্তকারী অর্জন, যা একই সাথে বক্তৃতা, দৃষ্টি এবং টেক্সট প্রক্রিয়া করতে সক্ষম। এই মাল্টিমোডাল দক্ষতা প্রাকৃতিক এবং স্বজ্ঞাত মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।

• Phi-4-mini: টেক্সট-ভিত্তিক কাজের জন্য তৈরি, এই ৩.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার মডেলটি সর্বাধিক দক্ষতার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এর কম্প্যাক্ট আকার এবং প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা এটিকে সীমিত কম্পিউটেশনাল রিসোর্স, যেমন স্মার্টফোন এবং যানবাহন সহ ডিভাইসগুলিতে স্থাপনের জন্য আদর্শ করে তোলে।

মাইক্রোসফটের জেনারেটিভ AI-এর ভাইস প্রেসিডেন্ট, ওয়েইঝু চেন, Phi-4-multimodal-এর তাৎপর্য তুলে ধরেছেন: ‘Phi-4-multimodal মাইক্রোসফটের AI ডেভেলপমেন্টে একটি নতুন মাইলফলক চিহ্নিত করে, কারণ এটি আমাদের প্রথম মাল্টিমোডাল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল।’ তিনি আরও ব্যাখ্যা করেন যে মডেলটি ‘উন্নত ক্রস-মডেল লার্নিং কৌশল’ ব্যবহার করে, যা ডিভাইসগুলিকে ‘একই সাথে একাধিক ইনপুট পদ্ধতি বুঝতে এবং যুক্তি দিতে’ সক্ষম করে। এই ক্ষমতা ‘অত্যন্ত দক্ষ, কম-বিলম্বিত অনুমান’-এর সুবিধা দেয় এবং ‘অন-ডিভাইস এক্সিকিউশন এবং কম কম্পিউটেশনাল ওভারহেড’-এর জন্য অপ্টিমাইজ করে।

ব্রুট ফোর্সের বাইরে একটি ভিশন: AI-এর টেকসই ভবিষ্যত

ছোট ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের দিকে এই পরিবর্তন কেবল ক্রমবর্ধমান উন্নতির বিষয়ে নয়; এটি AI বিকাশের দর্শনের একটি মৌলিক পরিবর্তন উপস্থাপন করে। IBM এবং Microsoft উভয়ই এমন একটিদৃষ্টিভঙ্গির প্রতিনিধিত্ব করছে যেখানে দক্ষতা, ইন্টিগ্রেশন এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রভাব কাঁচা কম্পিউটেশনাল শক্তির চেয়ে বেশি প্রাধান্য পায়।

IBM AI গবেষণার ভাইস প্রেসিডেন্ট, শ্রীরাম রাঘবন, এই দৃষ্টিভঙ্গিটি সংক্ষেপে তুলে ধরেন: ‘AI-এর পরবর্তী যুগ হল দক্ষতা, ইন্টিগ্রেশন এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রভাব সম্পর্কে – যেখানে এন্টারপ্রাইজগুলি কম্পিউটিং-এ অত্যধিক ব্যয় ছাড়াই শক্তিশালী ফলাফল অর্জন করতে পারে।’ এই বিবৃতিটি ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে বোঝায় যে টেকসই AI কেবল একটি পরিবেশগত বাধ্যবাধকতা নয়; এটি একটি ব্যবসায়িক বাধ্যবাধকতাও।

এই টেকসই পদ্ধতির সুবিধাগুলি বহুমুখী:

• ব্যাপকভাবে হ্রাসকৃত শক্তি খরচ: ছোট মডেলগুলির স্বাভাবিকভাবেই প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার জন্য কম শক্তির প্রয়োজন হয়। এটি উল্লেখযোগ্য খরচ সাশ্রয় এবং কম পরিবেশগত প্রভাব তৈরি করে।

• নিম্ন কার্বন ফুটপ্রিন্ট: কম্পিউটেশনাল চাহিদার হ্রাস সরাসরি গ্রিনহাউস গ্যাস নির্গমন হ্রাসে অবদান রাখে, যা AI-এর বিকাশকে বিশ্বব্যাপী স্থায়িত্বের লক্ষ্যগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ করে।

• বর্ধিত অ্যাক্সেসযোগ্যতা: ছোট, আরও দক্ষ মডেলগুলি AI সমাধানগুলিকে ছোট সংস্থাগুলির জন্য আরও সাশ্রয়ী এবং অর্জনযোগ্য করে তোলে, এই রূপান্তরমূলক প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে তোলে।

• নমনীয় স্থাপনার বিকল্প: এজ ডিভাইস এবং রিসোর্স-সীমাবদ্ধ পরিবেশে উন্নত AI চালানোর ক্ষমতা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য প্রচুর নতুন সম্ভাবনার দ্বার উন্মোচন করে, স্মার্ট হোম থেকে শুরু করে রিমোট সেন্সিং পর্যন্ত।

Microsoft এবং IBM দ্বারা SLM-এর বিকাশ কেবল একটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতি নয়; এটি একটি বিবৃতি। এটি AI-এর প্রতি আরও দায়িত্বশীল এবং টেকসই পদ্ধতির দিকে একটি পদক্ষেপের ইঙ্গিত দেয়, যা কর্মক্ষমতা ত্যাগ না করে দক্ষতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতাকে অগ্রাধিকার দেয়। এই দৃষ্টান্ত পরিবর্তনটি AI-এর ল্যান্ডস্কেপকে পুনরায় আকার দিতে প্রস্তুত, এটিকে আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক, পরিবেশ-সচেতন এবং শেষ পর্যন্ত আরও প্রভাবশালী করে তুলছে। AI-এর ভবিষ্যত বৃহত্তর হওয়ার বিষয়ে নয়; এটি আরও স্মার্ট, আরও দক্ষ এবং আরও টেকসই সমাধান সম্পর্কে।

IBM-এর গ্রানাইট মডেলগুলির গভীরে

IBM-এর Granite 3.2 মডেলগুলি দক্ষ AI-এর অনুসন্ধানে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে। আসুন আরও বিশদে কিছু মূল বৈশিষ্ট্য এবং সুবিধাগুলি পরীক্ষা করি:

লক্ষ্যযুক্ত ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন: সাধারণ-উদ্দেশ্যের বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির বিপরীতে, Granite মডেলগুলি বিশেষভাবে নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই লক্ষ্যযুক্ত পদ্ধতিটি আর্কিটেকচার থেকে শুরু করে প্রশিক্ষণ ডেটা পর্যন্ত প্রতিটি স্তরে অপ্টিমাইজেশনের অনুমতি দেয়। ফলাফল হল এমন একটি মডেল যা অপ্রয়োজনীয় কম্পিউটেশনাল ওভারহেড কমিয়ে আনার সময় তার উদ্দিষ্ট ডোমেনে পারদর্শী।

গার্ডিয়ান সুরক্ষা মডেল: এই মডেলগুলি, যা কম্পিউটেশনাল প্রয়োজনীয়তা ৩০% পর্যন্ত হ্রাস করে, সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI-এর নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য স্থাপনা নিশ্চিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। কম্পিউটেশনাল বোঝা হ্রাস করে, IBM ব্যবসাগুলির জন্য অত্যধিক খরচ বহন না করে শক্তিশালী সুরক্ষা ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করা সহজ করে তুলছে।

জটিল ডকুমেন্ট বোঝা: Granite মডেলগুলির জটিল নথিগুলি দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা ডেটা বিশ্লেষণের উপর প্রচুর পরিমাণে নির্ভর করে এমন শিল্পগুলির জন্য একটি গেম-চেঞ্জার। আইনি নথি, আর্থিক প্রতিবেদন, বা বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র যাই হোক না কেন, Granite মডেলগুলি উল্লেখযোগ্য গতি এবং নির্ভুলতার সাথে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে এবং কর্মপ্রবাহ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, সবই ন্যূনতম সংস্থান ব্যবহার করে।

চেইন অফ থট রিজনিং: এই ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্যটি দক্ষ AI যুক্তির ভবিষ্যতের একটি আকর্ষণীয় ঝলক প্রদান করে। জটিল সমস্যাগুলিকে ছোট, আরও পরিচালনাযোগ্য ধাপে বিভক্ত করে, ‘চেইন অফ থট’ পদ্ধতি Granite মডেলগুলিকে তাদের কম্পিউটেশনাল প্রক্রিয়াগুলিকে অপ্টিমাইজ করার অনুমতি দেয়। এটি কেবল শক্তির ব্যবহার কমায় না, মডেলের যুক্তির ব্যাখ্যাযোগ্যতাও বাড়ায়, মানুষের পক্ষে এর আউটপুটগুলি বোঝা এবং বিশ্বাস করা সহজ করে তোলে।

TinyTimeMixers: ১০ ​​মিলিয়নেরও কম প্যারামিটার সহ দুই বছরের পূর্বাভাস অর্জনের ক্ষেত্রে TinyTimeMixers-এর অসাধারণ ক্ষমতা, অত্যন্ত বিশেষায়িত, কম্প্যাক্ট মডেলগুলির সম্ভাবনাকে তুলে ধরে। এটি প্রমাণ করে যে প্রথাগত বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির বিশাল স্কেলে আশ্রয় না নিয়ে চিত্তাকর্ষক কর্মক্ষমতা অর্জন করা যেতে পারে।

মাইক্রোসফটের Phi-4 পরিবারকে আরও বিশদে অন্বেষণ করা হচ্ছে

মাইক্রোসফটের Phi-4 পরিবার দক্ষ AI-এর ক্ষেত্রে একটি ভিন্ন, তবুও সমানভাবে বাধ্যতামূলক, পদ্ধতি গ্রহণ করে। আসুন এই মডেলগুলির অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলির গভীরে যাই:

মাল্টিমোডাল ক্ষমতা: Phi-4-multimodal-এর একই সাথে বক্তৃতা, দৃষ্টি এবং টেক্সট প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি। এটি মানব-কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য একটি নতুন দিগন্ত উন্মোচন করে, আরও প্রাকৃতিক এবং স্বজ্ঞাত ইন্টারফেসের অনুমতি দেয়। এমন একটি ডিভাইসের কল্পনা করুন যা আপনার কথ্য কমান্ডগুলি বুঝতে পারে, আপনার ভিজ্যুয়াল সংকেতগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে এবং লিখিত তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারে, সবই এক সাথে। এটি মাল্টিমোডাল AI-এর শক্তি।

কম্পিউট-সীমাবদ্ধ পরিবেশ: Phi-4-multimodal এবং Phi-4-mini উভয়ই বিশেষভাবে সীমিত কম্পিউটেশনাল সংস্থান সহ ডিভাইসগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি শক্তিশালী ডেটা সেন্টারগুলির বাইরে এবং দৈনন্দিন ব্যবহারকারীদের হাতে AI-এর নাগাল প্রসারিত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্মার্টফোন, যানবাহন, পরিধানযোগ্য ডিভাইস এবং এমনকি শিল্প সেন্সরগুলি এখন উন্নত AI ক্ষমতা থেকে উপকৃত হতে পারে।

ক্রস-মডেল লার্নিং: ওয়েইঝু চেন দ্বারা উল্লিখিত ‘উন্নত ক্রস-মডেল লার্নিং কৌশল’ Phi-4-multimodal-এর ক্ষমতার কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে। এই কৌশলগুলি মডেলটিকে বিভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে সম্পর্ক শিখতে দেয়, এটিকে একটি সমন্বিত উপায়ে বক্তৃতা, দৃষ্টি এবং টেক্সট জুড়ে বুঝতে এবং যুক্তি দিতে সক্ষম করে। এটি এমন AI সিস্টেম তৈরির দিকে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ যা বিশ্বকে আরও মানুষের মতো উপলব্ধি করতে এবং তার সাথে যোগাযোগ করতে পারে।

লো-লেটেন্সি ইনফারেন্স: ‘লো-লেটেন্সি ইনফারেন্স’-এর উপর জোর দেওয়া রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এর মানে হল যে Phi-4 মডেলগুলি দ্রুত তথ্য প্রক্রিয়া করতে এবং প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে, যা তাদের এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে যেখানে প্রতিক্রিয়াশীলতা গুরুত্বপূর্ণ, যেমন ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এবং রিয়েল-টাইম অনুবাদ।

অন-ডিভাইস এক্সিকিউশন: ক্লাউড সার্ভারের উপর নির্ভর না করে সরাসরি ডিভাইসগুলিতে Phi-4 মডেল চালানোর ক্ষমতা বিভিন্ন সুবিধা প্রদান করে। এটি বিলম্ব কমায়, গোপনীয়তা বাড়ায় এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে, কারণ মডেলগুলি ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই কাজ চালিয়ে যেতে পারে।

SLM-গুলির বিকাশ AI-এর বিবর্তনে একটি গুরুত্বপূর্ণ টার্নিং পয়েন্টকে চিহ্নিত করে। এটি ‘বৃহত্তর সর্বদা ভাল’ মানসিকতা থেকে দূরে সরে যাওয়া এবং আরও সূক্ষ্ম এবং টেকসই পদ্ধতির দিকে অগ্রসর হওয়া। দক্ষতা, অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রভাবকে অগ্রাধিকার দিয়ে, Microsoft এবং IBM-এর মতো কোম্পানিগুলি এমন একটি ভবিষ্যতের পথ প্রশস্ত করছে যেখানে AI কেবল শক্তিশালী নয়, দায়িত্বশীল এবং অন্তর্ভুক্তিমূলকও। এই পরিবর্তনটি কেবল প্রযুক্তিগত অগ্রগতির বিষয়ে নয়; এটি এমন একটি ভবিষ্যত গঠনের বিষয়ে যেখানে AI পরিবেশগত প্রভাবকে কমিয়ে আনার সাথে সাথে সকলের উপকার করে। এটি এমন একটি ভবিষ্যত যার জন্য প্রচেষ্টা করা মূল্যবান, এবং Microsoft এবং IBM-এর কাজ সেই দিকে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ।