গুগল সম্প্রতি তাদের ওপেন এআই মডেল পরিবার ‘Gemma 3’-এর জন্য Quantization-Aware Training (QAT) মডেল প্রকাশ করেছে। এই উন্নয়ন বৃহৎ ভাষার মডেলগুলির কম্পিউটেশনাল রিসোর্সের চাহিদা কমিয়ে সেগুলোকে আরও বিস্তৃত হার্ডওয়্যার কনফিগারেশনের জন্য সহজলভ্য করে তুলবে।
Gemma 3 বোঝা
Gemma 3 হল গুগল কর্তৃক নির্মিত হালকা ও উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন ওপেন-ওয়েট মডেলের একটি পরিবার। এটি গুগলের ‘Gemini 2.0’ মডেলের মতোই গবেষণা ও প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। Gemma 3 চারটি প্যারামিটার আকারে পাওয়া যায়: 1B, 4B, 12B এবং 27B। এটি NVIDIA H100-এর মতো উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন GPU-তে নেটিভ BFloat16 (BF16) নির্ভুলতার সাথে একটি শীর্ষস্থানীয় মডেল হিসেবে নিজেকে প্রতিষ্ঠিত করেছে।
Gemma 3-এর QAT মডেলগুলির একটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা হল মেমরির প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েও উচ্চ গুণমান বজায় রাখতে সক্ষম হওয়া। এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি Gemma 3 27B-এর মতো উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন মডেলগুলিকে NVIDIA GeForce RTX 3090-এর মতো সাধারণ মানের GPU-তেও স্থানীয়ভাবে চালাতে দেয়।
QAT মডেলের পেছনের উদ্দেশ্য
পারফরম্যান্সের তুলনা করার সময় BF16 প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। তবে, বৃহৎ মডেল স্থাপনের ক্ষেত্রে, পারফরম্যান্সের বিনিময়ে হলেও হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা (যেমন GPU-এর সংখ্যা) কমাতে FP8 (8-বিট)-এর মতো নিম্ন-নির্ভুলতার ফর্ম্যাট ব্যবহার করা হয়। বিদ্যমান হার্ডওয়্যার দিয়ে Gemma 3 ব্যবহারের ব্যাপক চাহিদা রয়েছে।
এখানেই কোয়ান্টাইজেশন কাজে আসে। এআই মডেলগুলিতে, কোয়ান্টাইজেশন মডেলের প্যারামিটারগুলির সংখ্যা কমিয়ে দেয়, যা মডেলটি রেসপন্স সংরক্ষণ এবং গণনা করতে ব্যবহার করে। এটি অনেকটা ছবির রঙের সংখ্যা কমিয়ে ছবিকে সংকুচিত করার মতো। প্যারামিটারগুলিকে 16-বিট (BF16)-এ উপস্থাপন করার পরিবর্তে, সেগুলোকে 8-বিট (INT8) বা 4-বিট (INT4)-এর মতো কম বিটে উপস্থাপন করা সম্ভব।
তবে, কোয়ান্টাইজেশনের কারণে প্রায়শই পারফরম্যান্স কমে যায়। গুণমান বজায় রাখার জন্য গুগল QAT ব্যবহার করে। মডেলটিকে সম্পূর্ণরূপে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরে কোয়ান্টাইজ না করে, QAT প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যেই কোয়ান্টাইজেশনকে অন্তর্ভুক্ত করে। প্রশিক্ষণের সময় নিম্ন-নির্ভুলতার অপারেশনগুলি অনুকরণ করার মাধ্যমে, QAT প্রশিক্ষণের পরে পারফরম্যান্সের অবনতি কমায়। এর ফলে ছোট ও দ্রুত মডেল তৈরি হয়, যা একইসাথে নির্ভুলতা বজায় রাখে।
VRAM-এর উল্লেখযোগ্য সাশ্রয়
গুগল জানিয়েছে যে INT4 কোয়ান্টাইজেশন BF16 ব্যবহারের তুলনায় মডেল লোড করার জন্য প্রয়োজনীয় VRAM (GPU মেমরি) উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, যা নিম্নরূপ:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) থেকে 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) থেকে 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) থেকে 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) থেকে 0.5GB (INT4)
মেমরি ব্যবহারের এই হ্রাস শক্তিশালী এআই মডেলগুলির ব্যবহারের সুযোগকে আরও সহজলভ্য করে তোলে, যা সীমিত রিসোর্সযুক্ত ডিভাইসেও এগুলোকে স্থাপন করার অনুমতি দেয়।
বিভিন্ন ডিভাইসে Gemma 3 মডেল সক্ষম করা
গুগলের মতে, QAT Gemma 3-এর শক্তিশালী মডেলগুলোকে বিস্তৃত পরিসরের সাধারণ মানের হার্ডওয়্যারে চালানোর সুযোগ করে দেয়।
Gemma 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) বা সমতুল্য কার্ডযুক্ত ডেস্কটপে স্থানীয়ভাবে স্বাচ্ছন্দ্যে লোড এবং চালানো যেতে পারে, যা ব্যবহারকারীদের বৃহত্তম Gemma 3 মডেল ব্যবহার করতে দেয়।
Gemma 3 12B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM)-এর মতো ল্যাপটপ GPU-তে দক্ষতার সাথে চালানো যেতে পারে, যা পোর্টেবল মেশিনে শক্তিশালী এআই সক্ষমতা নিয়ে আসে।
ছোট মডেল (4B, 1B): স্মার্টফোনের মতো সীমিত রিসোর্সযুক্ত সিস্টেমের জন্য আরও সহজলভ্য হয়ে উঠেছে।
হার্ডওয়্যার সামঞ্জস্যের এই সম্প্রসারণ Gemma 3-এর সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রসারিত করে, যা ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারীদের বৃহত্তর দর্শকদের কাছে উপলব্ধ করে। সাধারণ মানের হার্ডওয়্যারে এই মডেলগুলি চালানোর ক্ষমতা স্থানীয় এআই প্রক্রিয়াকরণের জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করে, ক্লাউড-ভিত্তিক পরিষেবার উপর নির্ভরতা হ্রাস করে এবং গোপনীয়তা বাড়ায়।
জনপ্রিয় সরঞ্জামগুলির সাথে সহজ সংযোগ
গুগল নিশ্চিত করেছে যে ডেভেলপাররা পরিচিত ওয়ার্কফ্লোর মধ্যে এই নতুন QAT মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারবে। Gemma 3-এর জন্য INT4 QAT এবং Q4_0 (4-বিট) QAT মডেলগুলি Hugging Face এবং Kaggle-এ উপলব্ধ। এগুলি জনপ্রিয় ডেভেলপার সরঞ্জামগুলির সাথে সহজেই পরীক্ষা করা যেতে পারে, যেমন:
Ollama: ব্যবহারকারীদের সাধারণ কমান্ডের মাধ্যমে Gemma 3 QAT মডেলগুলি চালানোর সুযোগ দেয়। Ollama এই মডেলগুলি স্থাপন এবং পরীক্ষা করার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে, যা ডেভেলপারদের তাদের প্রোজেক্টে সেগুলোকে সংহত করা সহজ করে তোলে।
LM Studio: একটি স্বজ্ঞাত এবং সহজে ব্যবহারযোগ্য GUI (গ্রাফিক্যাল ইউজার ইন্টারফেস) প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীদের তাদের ডেস্কটপে Gemma 3 QAT মডেলগুলি সহজেই ডাউনলোড এবং চালানোর সুযোগ দেয়। LM Studio এআই মডেলগুলির ইনস্টলেশন এবং পরিচালনা সহজ করে তোলে, যা অ-প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য আরও সহজলভ্য করে তোলে।
MLX: Apple সিলিকন-চালিত Mac-এ Gemma 3 QAT মডেলগুলির অপ্টিমাইজড এবং দক্ষ অনুমান সক্ষম করে। MLX এআই ওয়ার্কলোডের জন্য উন্নত পারফরম্যান্স এবং শক্তি দক্ষতা সরবরাহ করতে Apple সিলিকনের অনন্য আর্কিটেকচার ব্যবহার করে।
Gemma.cpp: গুগলের ডেডিকেটেড C++ বাস্তবায়ন। CPU-তে সরাসরি অত্যন্ত দক্ষ অনুমান করার সুযোগ দেয়। Gemma.cpp ডেভেলপারদের জন্য একটি নিম্ন-স্তরের ইন্টারফেস সরবরাহ করে যারা তাদের এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির পারফরম্যান্সকে আরও ভালোভাবে টিউন করতে চান।
llama.cpp: GGUF-ফর্ম্যাটেড Gemma 3 QAT মডেলগুলিকে নেটিভভাবে সমর্থন করে, যা বিদ্যমান ওয়ার্কফ্লোতে সংহত করা সহজ করে তোলে। Llama.cpp হল CPU এবং GPU সহ বিভিন্ন হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মে বৃহৎ ভাষার মডেল চালানোর জন্য একটি জনপ্রিয় লাইব্রেরি।
এই প্ল্যাটফর্মগুলিতে Gemma 3 QAT মডেলগুলির উপলব্ধতা এবং জনপ্রিয় সরঞ্জামগুলির সাথে তাদের সামঞ্জস্যতা ডেভেলপারদের জন্য এই মডেলগুলিকে তাদের প্রোজেক্টে ব্যবহারের পথে প্রধান বাধা হ্রাস করে। সংযোগের এই সহজতা পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে, যা Gemma 3-এর জন্য বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্ম দেয়।
কোয়ান্টাইজেশন-অ্যাওয়ার ট্রেনিংয়ের প্রযুক্তিগত ভিত্তি
Gemma 3-এর জন্য গুগলের QAT মডেলগুলির তাৎপর্য সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করতে হলে, কোয়ান্টাইজেশনের প্রযুক্তিগত দিক এবং QAT কীভাবে এটির সাথে সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবিলা করে তা গভীরভাবে জানা প্রয়োজন।
কোয়ান্টাইজেশন বোঝা:
কোয়ান্টাইজেশন হল নিউরাল নেটওয়ার্কের আকার এবং কম্পিউটেশনাল জটিলতা হ্রাস করার একটি কৌশল, যেখানে নিম্ন নির্ভুলতার সাথে ওয়েট এবং অ্যাক্টিভেশন উপস্থাপন করা হয়। ফ্লোটিং-পয়েন্ট নম্বর (যেমন, 32-বিট বা 16-বিট) ব্যবহার করার পরিবর্তে, কোয়ান্টাইজড মডেলগুলি এই মানগুলি উপস্থাপন করতে ইন্টিজার (যেমন, 8-বিট বা 4-বিট) ব্যবহার করে। নির্ভুলতার এই হ্রাস বেশ কয়েকটি সুবিধা নিয়ে আসে:
- কমানো মেমরি ব্যবহার: নিম্ন-নির্ভুলতার উপস্থাপনা মডেলটিকে সংরক্ষণ করার জন্য কম মেমরির প্রয়োজন হয়, যা সীমিত মেমরি রিসোর্সযুক্ত ডিভাইসে মডেল স্থাপন করা সম্ভব করে।
- দ্রুত অনুমান: ইন্টিজার অপারেশনগুলি সাধারণত ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশনগুলির চেয়ে দ্রুত হয়, যার ফলে অনুমানের সময় দ্রুত হয়।
- কম পাওয়ার খরচ: ইন্টিজার অপারেশনগুলি ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশনগুলির চেয়ে কম পাওয়ার খরচ করে, যা কোয়ান্টাইজড মডেলগুলিকে ব্যাটারি-চালিত ডিভাইসের জন্য আরও উপযুক্ত করে তোলে।
কোয়ান্টাইজেশনের চ্যালেঞ্জ:
কোয়ান্টাইজেশন উল্লেখযোগ্য সুবিধা দিলেও, এটি কিছু চ্যালেঞ্জও নিয়ে আসে:
- নির্ভুলতা হ্রাস: ওয়েট এবং অ্যাক্টিভেশনের নির্ভুলতা হ্রাস করার কারণে নির্ভুলতা কমে যেতে পারে। মডেলটি ডেটার সূক্ষ্মতা ক্যাপচার করতে কম সক্ষম হতে পারে, যার ফলে কর্মক্ষমতা কমে যায়।
- ক্যালিব্রেশন সমস্যা: ইন্টিজার দ্বারা উপস্থাপন করা যায় এমন মানের পরিসর সীমিত। এর ফলে অ্যাক্টিভেশনের ক্লিপিং বা স্যাচুরেশন হতে পারে, যা নির্ভুলতাকে আরও কমিয়ে দিতে পারে।
কোয়ান্টাইজেশন-অ্যাওয়ার ট্রেনিং (QAT): একটি সমাধান:
কোয়ান্টাইজেশন-অ্যাওয়ার ট্রেনিং (QAT) হল এমন একটি কৌশল যা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে কোয়ান্টাইজেশনকে অন্তর্ভুক্ত করে নির্ভুলতা হ্রাসের সমস্যা সমাধান করে। QAT-তে, মডেলটিকে সিমুলেটেড কোয়ান্টাইজেশনের সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যার মানে হল প্রশিক্ষণের ফরোয়ার্ড এবং ব্যাকওয়ার্ড পাসের সময় ওয়েট এবং অ্যাক্টিভেশন কোয়ান্টাইজ করা হয়। এটি মডেলটিকে কোয়ান্টাইজেশনের প্রভাবগুলি পূরণ করতে শিখতে দেয়, যার ফলে আরও নির্ভুল কোয়ান্টাইজড মডেল পাওয়া যায়।
QAT কীভাবে কাজ করে:
সিমুলেটেড কোয়ান্টাইজেশন: প্রশিক্ষণের সময়, প্রতিটি ফরোয়ার্ড এবং ব্যাকওয়ার্ড পাসের পরে ওয়েট এবং অ্যাক্টিভেশনগুলিকে কাঙ্ক্ষিত নির্ভুলতায় (যেমন, 8-বিট বা 4-বিট) কোয়ান্টাইজ করা হয়। এটি সেই কোয়ান্টাইজেশনের অনুকরণ করে যা অনুমানের সময় প্রয়োগ করা হবে।
গ্রেডিয়েন্ট সমন্বয়: কোয়ান্টাইজেশনের প্রভাবগুলি হিসাব করার জন্য গ্রেডিয়েন্টগুলিও সমন্বিত করা হয়। এটি মডেলটিকে কোয়ান্টাইজেশনের কারণে হওয়া ত্রুটি কমাতে শিখতে সাহায্য করে।
ফাইন-টিউনিং: সিমুলেটেড কোয়ান্টাইজেশনের সাথে প্রশিক্ষণের পরে, কোয়ান্টাইজড ওয়েট এবং অ্যাক্টিভেশনগুলির সাথে মডেলটিকে ফাইন-টিউন করা হয়। এটি কোয়ান্টাইজড মডেলের নির্ভুলতা আরও উন্নত করে।
QAT-এর সুবিধা:
- উন্নত নির্ভুলতা: QAT প্রশিক্ষণ-পরবর্তী কোয়ান্টাইজেশন (PTQ)-এর তুলনায় কোয়ান্টাইজড মডেলগুলির নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে, যা প্রশিক্ষণের পরে মডেলটিকে কোয়ান্টাইজ করে।
- কোয়ান্টাইজেশনের প্রতি দৃঢ়তা: QAT মডেলটিকে কোয়ান্টাইজেশনের প্রভাবগুলির প্রতি আরও দৃঢ় করে তোলে, যা নির্ভুলতা ত্যাগ না করে উচ্চতর কম্প্রেশন অনুপাত অর্জন করা সম্ভব করে।
- হার্ডওয়্যার সামঞ্জস্য: QAT মডেলটিকে সেই হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্থাপন করার অনুমতি দেয় যা ইন্টিজার অপারেশন সমর্থন করে, যেমন মোবাইল ডিভাইস এবং এমবেডেড সিস্টেম।
Gemma 3-এর জন্য গুগলের QAT বাস্তবায়ন:
Gemma 3-এর জন্য গুগলের QAT বাস্তবায়ন উচ্চ নির্ভুলতা এবং কম্প্রেশন অনুপাত অর্জনের জন্য কোয়ান্টাইজেশন কৌশলগুলির সর্বশেষ অগ্রগতি ব্যবহার করে। তাদের বাস্তবায়নের নির্দিষ্ট বিবরণ প্রকাশ্যে উপলব্ধ নয়, তবে সম্ভবত তারা নিম্নলিখিত কৌশলগুলি ব্যবহার করে:
- মিশ্র-নির্ভুলতার কোয়ান্টাইজেশন: নির্ভুলতা এবং কম্প্রেশন অপ্টিমাইজ করার জন্য মডেলের বিভিন্ন অংশের জন্য বিভিন্ন নির্ভুলতার স্তর ব্যবহার করা।
- পার-টেনসর কোয়ান্টাইজেশন: কোয়ান্টাইজেশনের কারণে হওয়া ত্রুটি কমাতে প্রতিটি টেনসরকে স্বতন্ত্রভাবে কোয়ান্টাইজ করা।
- শেখার যোগ্য কোয়ান্টাইজেশন প্যারামিটার: নির্ভুলতা আরও উন্নত করতে প্রশিক্ষণের সময় কোয়ান্টাইজেশন প্যারামিটার শেখা।
QAT এবং Gemma 3-এর ব্যাপক প্রভাব
Gemma 3-এর জন্য QAT মডেলগুলির প্রকাশ আরও সহজলভ্য এবং দক্ষ এআই মডেলগুলির উন্নয়নের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ। এই মডেলগুলির মেমরির ব্যবহার এবং কম্পিউটেশনাল প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার মাধ্যমে, গুগল ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারীদের একটি বৃহত্তর পরিসরকে তাদের সক্ষমতাগুলি ব্যবহার করতে সক্ষম করছে। এর বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে:
এআই-এর গণতন্ত্রায়ণ:
সাধারণ মানের হার্ডওয়্যারে শক্তিশালী এআই মডেল চালানোর ক্ষমতা এআই-এর ব্যবহারকে গণতান্ত্রিক করে তোলে, যা ব্যক্তি এবং ছোট ব্যবসাগুলিকে ব্যয়বহুল ক্লাউড-ভিত্তিক পরিষেবাগুলির উপর নির্ভর না করে এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপন করা সম্ভব করে তোলে।
এজ কম্পিউটিং:
QAT মডেলগুলি এজ কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত, যেখানে ডেটা ক্লাউডের পরিবর্তে স্থানীয়ভাবে ডিভাইসগুলিতে প্রক্রিয়াকরণ করা হয়। এটি লেটেন্সি হ্রাস করে, গোপনীয়তা উন্নত করে এবংস্বয়ংক্রিয় গাড়ি এবং স্মার্ট সেন্সরগুলির মতো নতুন অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করে।
মোবাইল এআই:
QAT মডেলগুলির কমানো মেমরি ব্যবহার তাদের মোবাইল ডিভাইসের জন্য আদর্শ করে তোলে, যা রিয়েল-টাইম অনুবাদ, চিত্র সনাক্তকরণ এবং ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলির মতো নতুন এআই-চালিত বৈশিষ্ট্যগুলি সক্ষম করে।
গবেষণা ও উন্নয়ন:
Gemma 3-এর জন্য ওপেন-সোর্স QAT মডেলগুলির উপলব্ধতা এআই-এর ক্ষেত্রে গবেষণা ও উন্নয়নকে ত্বরান্বিত করবে, যা গবেষকদের নতুন কোয়ান্টাইজেশন কৌশল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে এবং কোয়ান্টাইজড মডেলগুলির জন্য নতুন অ্যাপ্লিকেশন আবিষ্কার করতে দেবে।
পরিবেশগত স্থিতিশীলতা:
এআই মডেলগুলির শক্তি খরচ হ্রাস করার মাধ্যমে, QAT পরিবেশগত স্থিতিশীলতায় অবদান রাখে। এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ কারণ এআই আমাদের জীবনে আরও বেশি প্রচলিত হয়ে উঠছে।
উপসংহারে, Gemma 3-এর জন্য গুগলের QAT মডেলগুলির প্রকাশ একটি তাৎপর্যপূর্ণ অগ্রগতি যা এআই-এর ক্ষেত্রে একটি স্থায়ী প্রভাব ফেলবে। এআই মডেলগুলিকে আরও সহজলভ্য, দক্ষ এবং স্থিতিশীল করে, গুগল সমাজের সুবিধার জন্য এআই-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করতে সাহায্য করছে। Gemma 3-এর শক্তিশালী আর্কিটেকচার এবং QAT-এর দক্ষ কোয়ান্টাইজেশন কৌশলগুলির সংমিশ্রণ মোবাইল ডিভাইস থেকে এজ কম্পিউটিং এবং আরও অনেক অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে উদ্ভাবন চালাবে বলে আশা করা যায়।