Gemma 3n: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নতুন দিগন্ত

Google এর Gemma 3n আত্মপ্রকাশ করার সাথে সাথেই জেনারেটিভ এআই (Generative AI) একটি নতুন যুগে প্রবেশ করেছে। এই মডেলটি আকারে ছোট এবং অবিশ্বাস্যভাবে দ্রুত। সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য বিষয় হলো, এটি আমাদের দৈনন্দিন জীবনে ব্যবহৃত ডিভাইসগুলোতে অফলাইনে চলতে পারে। Gemma 3n শুধু অডিও, ছবি এবং টেক্সট বুঝতে পারদর্শী নয়, সেই সাথে এর নির্ভুলতাও চমৎকার। Chatbot Arena-তে এর পারফরম্যান্স GPT-4.1 Nano-কেও ছাড়িয়ে গেছে।

Gemma 3n-এর উদ্ভাবনী আর্কিটেকচার

ডিভাইস-এন্ড এআই-এর ভবিষ্যৎ নির্মাণের জন্য Google DeepMind, কোয়ালকম টেকনোলজিস (Qualcomm Technologies), মিডিয়াটেক (MediaTek) এবং স্যামসাং সিস্টেম এলএসআই (Samsung System LSI) এর মতো মোবাইল হার্ডওয়্যার শিল্পের শীর্ষস্থানীয় সংস্থাগুলোর সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করেছে। তারা একটি নতুন আর্কিটেকচার তৈরি করেছে।

এই আর্কিটেকচারের লক্ষ্য হলো সীমিত ক্ষমতার ডিভাইসগুলোতে (যেমন: মোবাইল ফোন, ট্যাবলেট এবং ল্যাপটপ) জেনারেটিভ এআই-এর কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করা। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য আর্কিটেকচারে তিনটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্ভাবন ব্যবহার করা হয়েছে: লেয়ার-ওয়াইজ এম্বেডিং (PLE) ক্যাশিং, ম্যাটফর্মার আর্কিটেকচার (MatFormer architecture) এবং কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং (conditional parameter loading)।

PLE ক্যাশিং: মেমরির সীমাবদ্ধতা অতিক্রম

PLE ক্যাশিং একটি চমৎকার কৌশল, যা মডেলকে কর্মক্ষমতা ত্যাগ না করে মেমরির ব্যবহার কমাতে সাহায্য করে। এটি দ্রুতগতির এক্সটার্নাল স্টোরেজে লেয়ার-ওয়াইজ এম্বেডিং প্যারামিটার আনলোড করার অনুমতি দেয়। এই প্যারামিটারগুলো মডেলের অপারেটিং মেমরির বাইরে তৈরি করা হয় এবং প্রয়োজন অনুযায়ী পুনরুদ্ধার করা হয়। ফলে সীমিত সম্পদের ডিভাইসগুলোতেও এটি দক্ষতার সাথে কাজ করতে পারে।

ধরুন, আপনি একটি জটিল এআই মডেল চালাচ্ছেন, কিন্তু আপনার ডিভাইসের মেমরি সীমিত। PLE ক্যাশিং একটি স্মার্ট লাইব্রেরিয়ানের মতো কাজ করে, যা কম ব্যবহৃত বইগুলো (প্যারামিটার) কাছাকাছি একটি গুদামে (এক্সটার্নাল স্টোরেজ) সংরক্ষণ করে। যখন মডেলের এই প্যারামিটারগুলোর প্রয়োজন হয়, তখন লাইব্রেরিয়ান দ্রুত সেগুলো ফিরিয়ে আনে, যার ফলে মূল্যবান মেমরি ব্যবহার না করেই মডেলটি সহজে চলতে পারে।

নির্দিষ্টভাবে বললে, PLE ক্যাশিং নিম্নলিখিত উপায়ে মেমরি ব্যবহার এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করে:

• মেমরির ব্যবহার কমায়: কম ব্যবহৃত প্যারামিটারগুলো এক্সটার্নাল স্টোরেজে সংরক্ষণ করে, PLE ক্যাশিং মডেল চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় মেমরির পরিমাণ কমিয়ে দেয়। এটি সীমিত সম্পদের ডিভাইসগুলোতে বড় এআই মডেল চালানো সম্ভব করে।

• কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে: যদিও এক্সটার্নাল স্টোরেজ থেকে প্যারামিটার পুনরুদ্ধার করতে কিছুটা সময় লাগে, PLE ক্যাশিং বুদ্ধিমানের সাথে ভবিষ্যতের জন্য প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলো অনুমান করে আগে থেকেই ক্যাশে লোড করে রাখে, যা বিলম্ব কমিয়ে দেয়। এটি নিশ্চিত করে যে মডেলটি প্রায় রিয়েল-টাইমে কাজ করতে পারে।

• বৃহত্তর মডেল সমর্থন করে: মেমরির প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, PLE ক্যাশিং আমাদের বৃহত্তর এবং আরো জটিল এআই মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে। এই মডেলগুলোর আরও বেশি কাজ করার ক্ষমতা রয়েছে এবং এগুলো জটিল কাজগুলো সম্পন্ন করতে পারে।

MatFormer আর্কিটেকচার: রুশ পুতুলের মতো সূক্ষ্ম ডিজাইন

ম্যাট্রিয়শকা ট্রান্সফরমার (MatFormer) আর্কিটেকচার একটি নেস্টেড ট্রান্সফরমার ডিজাইন চালু করে। এখানে ছোট সাব-মডেলগুলো একটি বৃহত্তর মডেলের মধ্যে এম্বেড করা থাকে, অনেকটা রুশ পুতুলের মতো। এই কাঠামোটি সাব-মডেলগুলোকে বেছে বেছে সক্রিয় করার সুবিধা দেয়, যা মডেলকে টাস্কের উপর ভিত্তি করে তার আকার এবং কম্পিউটেশনাল চাহিদাগুলো সামঞ্জস্য করতে সাহায্য করে। এই নমনীয়তা কম্পিউটেশনাল খরচ, প্রতিক্রিয়ার সময় এবং বিদ্যুতের ব্যবহার কমিয়ে দেয়, যা এটিকে প্রান্তিক এবং ক্লাউড উভয় স্থানে ব্যবহারের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

MatFormer আর্কিটেকচারের মূল ধারণা হলো, প্রতিটি কাজের জন্য সম্পূর্ণ এআই মডেলের প্রয়োজন নেই। সহজ কাজের জন্য, শুধুমাত্র ছোট সাব-মডেলগুলো সক্রিয় করে কম্পিউটেশনাল রিসোর্স বাঁচানো যায়। জটিল কাজের জন্য, বৃহত্তর সাব-মডেলগুলো সক্রিয় করে আরও বেশি নির্ভুলতা অর্জন করা যেতে পারে।

একটি উদাহরণের মাধ্যমে MatFormer আর্কিটেকচারের সুবিধাগুলো ব্যাখ্যা করা যাক। ধরুন, আপনি একটি এআই মডেল ব্যবহার করে কোনো ছবির বস্তু শনাক্ত করতে চাচ্ছেন। সাধারণ ছবির জন্য, যেখানে শুধুমাত্র একটি বস্তু আছে, সেখানে একটি ছোট সাব-মডেল সক্রিয় করা যেতে পারে। এই সাব-মডেলটি বিশেষভাবে সেই বস্তুটি শনাক্ত করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। জটিল ছবির জন্য, যেখানে একাধিক বস্তু আছে, সেখানে একটি বৃহত্তর সাব-মডেল সক্রিয় করা যেতে পারে, যা বিভিন্ন ধরনের বস্তু শনাক্ত করতে সক্ষম।

MatFormer আর্কিটেকচারের সুবিধাগুলো হলো:

• কম্পিউটেশনাল খরচ হ্রাস: শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় সাব-মডেলগুলো সক্রিয় করার মাধ্যমে, MatFormer আর্কিটেকচার কম্পিউটেশনাল খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে। এটি সীমিত সম্পদের ডিভাইসগুলোতে এআই মডেল চালানোর জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ।

• প্রতিক্রিয়ার সময় হ্রাস: যেহেতু MatFormer আর্কিটেকচার টাস্কের উপর ভিত্তি করে মডেলের আকার পরিবর্তন করতে পারে, তাই এটি প্রতিক্রিয়ার সময় কমিয়ে দেয়। এর ফলে এআই মডেল ব্যবহারকারীর অনুরোধে দ্রুত সাড়া দিতে পারে।

• বিদ্যুৎ সাশ্রয়: কম্পিউটেশনাল খরচ কমানোর মাধ্যমে, MatFormer আর্কিটেকচার বিদ্যুতের ব্যবহার কমাতে পারে। এটি ব্যাটারির আয়ু বাড়ানোর জন্য অপরিহার্য।

কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং: চাহিদা অনুযায়ী লোড, অপ্টিমাইজড রিসোর্স

কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং ডেভেলপারদের অব্যবহৃত প্যারামিটারগুলো (যেমন: অডিও বা ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহৃত প্যারামিটার) মেমরিতে লোড করা থেকে বিরত থাকতে দেয়। প্রয়োজনে, এই প্যারামিটারগুলো রানটাইমে গতিশীলভাবে লোড করা যেতে পারে, যা মেমরির ব্যবহারকে আরও অপ্টিমাইজ করে এবং মডেলটিকে বিভিন্ন ডিভাইস এবং কাজের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করে।

কল্পনা করুন, আপনি একটি এআই মডেল ব্যবহার করে টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ করছেন। যদি আপনার টাস্কে কোনো অডিও বা ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন না হয়, তবে অডিও বা ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্যারামিটার লোড করা রিসোর্সের অপচয়। কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং মডেলকে শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় প্যারামিটার লোড করার অনুমতি দেয়, যা মেমরির ব্যবহার কমিয়ে কর্মক্ষমতা বাড়ায়।

কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং যেভাবে কাজ করে:

1. মডেল বর্তমান টাস্ক বিশ্লেষণ করে এবং কোন প্যারামিটারগুলোর প্রয়োজন তা নির্ধারণ করে।
2. মডেল শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলো মেমরিতে লোড করে।
3. যখন টাস্ক সম্পন্ন হয়, তখন মডেল অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটারগুলো ছেড়ে দেয়।

কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং এর সুবিধাগুলো হলো:

• মেমরির ব্যবহার অপ্টিমাইজ করে: শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় প্যারামিটার লোড করার মাধ্যমে, কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং মেমরির ব্যবহার উল্লেখযোগ্যভাবে অপ্টিমাইজ করে। এটি সীমিত সম্পদের ডিভাইসগুলোতে এআই মডেল চালানোর জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ।

• কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করে: লোড করা প্যারামিটারের সংখ্যা কমানোর মাধ্যমে, কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং কর্মক্ষমতা বাড়ায়। এর ফলে এআই মডেল ব্যবহারকারীর অনুরোধে দ্রুত সাড়া দিতে পারে।

• আরও বিস্তৃত ডিভাইস সমর্থন করে: মেমরির ব্যবহার অপ্টিমাইজ করার মাধ্যমে, কন্ডিশনাল প্যারামিটার লোডিং এআই মডেলকে আরও বিস্তৃত ডিভাইসে চালানোর সুযোগ করে দেয়, যার মধ্যে সীমিত মেমরির ডিভাইসও অন্তর্ভুক্ত।

##Gemma 3n এর অসাধারণ বৈশিষ্ট্য

Gemma 3n বেশ কয়েকটি উদ্ভাবনী প্রযুক্তি এবং বৈশিষ্ট্য নিয়ে এসেছে, যা ডিভাইস-এন্ড এআই এর সম্ভাবনাকে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করে।

আসুন এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলো দেখে নেই:

1. অপ্টিমাইজড ডিভাইস-এন্ড কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা: Gemma 3n তার পূর্বসূরি (Gemma 3 4B) থেকে প্রায় 1.5 গুণ দ্রুত, তবুও আউটপুটের গুণগত মান উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি। এর মানে হলো আপনি ক্লাউড সংযোগের উপর নির্ভর না করে ডিভাইসেই দ্রুত এবং আরো নির্ভুল ফলাফল পাবেন।

2. PLE ক্যাশিং: পিএলই ক্যাশিং সিস্টেম Gemma 3n কে দ্রুত লোকাল স্টোরেজে প্যারামিটার সংরক্ষণ করতে সক্ষম করে, যা মেমরির ব্যবহার কমায় এবং কর্মক্ষমতা বাড়ায়।

3. MatFormer আর্কিটেকচার: Gemma 3n ম্যাটফর্মার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, যা বিশেষ অনুরোধের ভিত্তিতে মডেল প্যারামিটারগুলি নির্বাচন করে সক্রিয় করে। এটি মডেলকে তার আকার এবং গণনার প্রয়োজনীয়তাগুলি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে সাহায্য করে, যার ফলে রিসোর্স ব্যবহারের সুবিধা পাওয়া যায়।

4. শর্তসাপেক্ষ প্যারামিটার লোডিং: মেমরি রিসোর্স বাঁচানোর জন্য, Gemma 3n অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটার লোড করা এড়িয়ে যেতে পারে, যেমন যখন ভিজ্যুয়াল বা অডিওর প্রয়োজন নেই, তখন সেই প্যারামিটার লোড করার দরকার নেই। এটি দক্ষতা আরো বাড়ায় এবং শক্তি খরচ কমায়।

5. গোপনীয়তা এবং অফলাইন প্রস্তুতি: ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই লোকালি এআই ফিচারগুলো ব্যবহার করা যায়, যা ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা নিশ্চিত করে। এর মানে হলো আপনার ডেটা আপনার ডিভাইস ছেড়ে যায় না এবং আপনি নেটওয়ার্ক সংযোগ ছাড়াই এআই ফিচারগুলো ব্যবহার করতে পারেন।

6. মাল্টিমোডাল বোঝা: Gemma 3n অডিও, টেক্সট, ছবি এবং ভিডিও ইনপুটগুলির জন্য উন্নত সমর্থন প্রদান করে, যা জটিল রিয়েল-টাইম মাল্টিমোডাল মিথস্ক্রিয়া সক্ষম করে। এটি এআই মডেলকে বিভিন্ন ইনপুট বুঝতে ও সাড়া দিতে সাহায্য করে, যা আরো স্বাভাবিক এবং স্বজ্ঞাত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে।

7. অডিও কার্যকারিতা: এটি স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR) এবং স্পিচ-টু-টেক্সট ট্রান্সলেশন প্রদান করে, যাতে উচ্চ মানের ট্রান্সক্রিপশন এবং বহুভাষিক সমর্থন থাকে। এর মানে হলো আপনি Gemma 3n ব্যবহার করে কথ্য ভাষাকে টেক্সটে পরিবর্তন করতে পারেন এবং একটি ভাষার স্পিচকে অন্য ভাষায় অনুবাদ করতে পারেন।

8. উন্নত বহুভাষিক ক্ষমতা: এটি জাপানি, জার্মান, কোরিয়ান, স্প্যানিশ এবং ফ্রেঞ্চ ভাষার মতো ভাষার কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে। এর ফলে Gemma 3n বিভিন্ন ভাষার টেক্সট আরও নির্ভুলভাবে বুঝতে ও তৈরি করতে সক্ষম।

9. 32K টোকেন কনটেক্সট: এটি একটি একক অনুরোধে প্রচুর ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, যা দীর্ঘ কথোপকথন এবং আরও জটিল কাজগুলি করতে সক্ষম। এর মানে হলো আপনি Gemma 3n কে তার কনটেক্সট উইন্ডো অতিক্রম করার চিন্তা না করে দীর্ঘ টেক্সট ইনপুট দিতে পারেন।

Gemma 3n ব্যবহার শুরু করা

Gemma 3n ব্যবহার করা খুবই সহজ। ডেভেলপাররা দুটি প্রধান উপায়ে এই শক্তিশালী মডেলটি ব্যবহার এবং একত্রিত করতে পারেন।

1. Google AI Studio: দ্রুত প্রোটোটাইপিং

Google AI Studio-তে লগইন করুন, স্টুডিওতে যান, Gemma 3n E4B মডেলটি নির্বাচন করুন এবং Gemma 3n-এর বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা শুরু করুন। এই স্টুডিওটি ডেভেলপারদের জন্য উপযুক্ত, যারা সম্পূর্ণ বাস্তবায়নের আগে দ্রুত প্রোটোটাইপ তৈরি করতে এবং ধারণা পরীক্ষা করতে চান।

আপনি একটি এপিআই কী পেতে পারেন এবং আপনার লোকাল এআই চ্যাটবটের সাথে মডেলটিকে একত্রিত করতে পারেন, বিশেষ করে Msty অ্যাপ্লিকেশনের মাধ্যমে।

এছাড়াও, আপনি Google GenAI Python SDK ব্যবহার করতে পারেন, যা কয়েক লাইনের কোড ব্যবহার করে আপনার অ্যাপ্লিকেশনে মডেলটিকে একত্রিত করতে সাহায্য করে। এটি Gemma 3n কে আপনার প্রোজেক্টে একত্রিত করা খুবই সহজ করে তোলে।

2. Google AI Edge ব্যবহার করে ডিভাইস-এন্ড ডেভেলপমেন্ট: লোকাল অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা

যে ডেভেলপাররা Gemma 3n কে সরাসরি তাদের অ্যাপ্লিকেশনে একত্রিত করতে চান, তাদের জন্য Google AI Edge অ্যান্ড্রয়েড এবং Chrome ডিভাইসে ডিভাইস-এন্ড ডেভেলপমেন্টের জন্য প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরি সরবরাহ করে। এই পদ্ধতিটি সেসব অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য উপযুক্ত, যা লোকালি Gemma 3n-এর বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে।

Google AI Edge বেশ কয়েকটি সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরি সরবরাহ করে, যা ডেভেলপারদের জন্য Gemma 3n কে তাদের অ্যাপ্লিকেশনে একত্রিত করা সহজ করে তোলে। এই সরঞ্জামগুলোর মধ্যে রয়েছে:

• TensorFlow Lite: মোবাইল ডিভাইসে এআই মডেল চালানোর জন্য একটি হালকা ফ্রেমওয়ার্ক।
• ML Kit: মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনে মেশিন লার্নিং বৈশিষ্ট্য যুক্ত করার জন্য এপিআই-এর একটি সংগ্রহ।
• Android Neural Networks API (NNAPI): ডিভাইসের হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেটর ব্যবহার করে এআই মডেল চালানোর জন্য একটি এপিআই।

Google AI Edge ব্যবহার করে ডেভেলপাররা বিভিন্ন উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন, যার মধ্যে রয়েছে:

• অফলাইন স্পিচ রিকগনিশন: ব্যবহারকারীদের ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই ভয়েস কমান্ড ব্যবহার করে তাদের ডিভাইস নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।
• রিয়েল-টাইম ইমেজ রিকগনিশন: ব্যবহারকারীদের ক্লাউডে ছবি আপলোড না করেই ছবির বস্তু শনাক্ত করতে দেয়।
• স্মার্ট টেক্সট জেনারেশন: ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন ধরনের টেক্সট তৈরি করতে দেয়, যেমন ইমেল, আর্টিকেল এবং কোড।