মেটা লামা ৪: একটি গভীর বিশ্লেষণ

মেটা লামা, যা পূর্বে LLaMA (Large Language Model Meta AI) নামে পরিচিত ছিল, ফেব্রুয়ারি ২০২৩-এ আত্মপ্রকাশ করে এবং বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLMs) প্রতিযোগিতামূলক জগতে মেটার প্রবেশ চিহ্নিত করে। জুলাই ২০২৩-এ লামা ২-এর মুক্তি একটি গেম-চেঞ্জার ছিল, কারণ মেটা একটি উন্মুক্ত অনুমতিমূলক লাইসেন্স গ্রহণ করে, যা অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে এবং ব্যাপক গ্রহণকে উত্সাহিত করে। ক্রমাগত পরিমার্জন এবং একাধিক পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে, লামা ধীরে ধীরে তার ক্ষমতা বাড়িয়েছে, ওপেনএআই, অ্যানথ্রোপিক এবং গুগলের মতো শিল্প জায়ান্টদের মধ্যে তার অবস্থানকে সুসংহত করেছে।

লামা পরিবারের আরও বিস্তার ঘটে ২০২৫ সালের ৫ই এপ্রিল, লামা ৪ মডেল পরিবারের প্রবর্তনের সাথে, যা লামা ৪ পাল নামেও পরিচিত, মাল্টিমোডাল এলএলএম-এর একটি নতুন যুগের সূচনা করে।

মেটা লামা ৪ কী?

মেটা লামা ৪ এলএলএম প্রযুক্তিতে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি উপস্থাপন করে, মাল্টিমোডাল ক্ষমতা রয়েছে যা এটিকে পাঠ্য, চিত্র এবং ভিডিও ডেটা প্রক্রিয়া এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম করে। এই চতুর্থ প্রজন্মের মডেলটি বিশ্বজুড়ে অসংখ্য ভাষা সমর্থন করে ভাষার বাধা অতিক্রম করে।

লামা ৪ মডেলগুলির একটি মূল উদ্ভাবন হল মিশ্রণ-বিশেষজ্ঞ আর্কিটেকচারের গ্রহণ, লামা পরিবারের জন্য প্রথম। এই আর্কিটেকচারটি প্রতিটি ইনপুট টোকেনের জন্য মোট প্যারামিটারের শুধুমাত্র একটি উপসেটকে গতিশীলভাবে সক্রিয় করে, শক্তি এবং দক্ষতার মধ্যে একটি সুরেলা ভারসাম্য অর্জন করে।

যদিও লামা ৪ কমিউনিটি লাইসেন্স আনুষ্ঠানিকভাবে ওপেন সোর্স ইনিশিয়েটিভ-অনুমোদিত লাইসেন্স হিসাবে স্বীকৃত নয়, মেটা তার লামা ৪ মডেলগুলিকে ওপেন সোর্স হিসাবে চিহ্নিত করে। লাইসেন্সটি কিছু সীমাবদ্ধতা সাপেক্ষে লামা ৪ মডেলগুলিতে বিনামূল্যে ব্যবহার এবং পরিবর্তনের অধিকার দেয়। ২০২৫ সালের এপ্রিল মাস পর্যন্ত, সীমাটি মাসিক ৭০ কোটি ব্যবহারকারীতে সীমাবদ্ধ ছিল, যার বাইরে একটি বাণিজ্যিক লাইসেন্সের প্রয়োজন ছিল।

লামা ৪ লাইনে তিনটি প্রাথমিক সংস্করণ রয়েছে: স্কাউট, ম্যাভেরিক এবং বেহেমথ। স্কাউট এবং ম্যাভেরিক একই সাথে চালু করা হয়েছিল, যেখানে বেহেমথ এখনও বিকাশের অধীনে রয়েছে। এই মডেলগুলি তাদের স্পেসিফিকেশনে উল্লেখযোগ্যভাবে পৃথক:

• লামা ৪ স্কাউট: ১৭ বিলিয়ন সক্রিয় প্যারামিটার, ১৬ জন বিশেষজ্ঞ, ১০৯ বিলিয়ন মোট প্যারামিটার, ১০ মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং ২০২৪ সালের আগস্ট মাসের জ্ঞানের কাটঅফ রয়েছে।
• লামা ৪ ম্যাভেরিক: এতে ১৭ বিলিয়ন সক্রিয় প্যারামিটারও রয়েছে, তবে ১২৮ জন বিশেষজ্ঞ, ৪০০ বিলিয়ন মোট প্যারামিটার, ১ মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং স্কাউটের মতো একই জ্ঞানের কাটঅফ রয়েছে।
• লামা ৪ বেহেমথ: তিনটির মধ্যে সবচেয়ে শক্তিশালী, ২৮৮ বিলিয়ন সক্রিয় প্যারামিটার, ১৬ জন বিশেষজ্ঞ, ২ ট্রিলিয়ন মোট প্যারামিটার এবং একটি অনির্দিষ্ট প্রসঙ্গ উইন্ডো এবং জ্ঞানের কাটঅফ রয়েছে।

মেটা লামা ৪-এর ক্ষমতা

মেটা লামা ৪ মডেলগুলি অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি বিচিত্র বর্ণালী উন্মুক্ত করে, যার মধ্যে রয়েছে:

• নেটিভ মাল্টিমোডালিটি: একই সাথে টেক্সট, ছবি এবং ভিডিও বোঝার ক্ষমতা। এটি মডেলটিকে তথ্যের বিভিন্ন উৎস থেকে প্রসঙ্গ এবং অর্থ আহরণ করতে দেয়।
• বিষয়বস্তু সংক্ষিপ্তকরণ: লামা ৪ মডেলগুলি বিভিন্ন ধরণের বিষয়বস্তু থেকে তথ্য দক্ষতার সাথে সংক্ষিপ্ত করতে পারে, যা মাল্টিমোডাল বোঝার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। উদাহরণস্বরূপ, মডেলটি একটি ভিডিও বিশ্লেষণ করতে পারে, মূল দৃশ্যগুলি বের করতে পারে এবং বিষয়বস্তুর একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ তৈরি করতে পারে।
• দীর্ঘ-প্রসঙ্গ প্রক্রিয়াকরণ: লামা ৪ স্কাউট বিশেষভাবে প্রচুর পরিমাণে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা এর বিস্তৃত ১০ মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো দ্বারা সহজতর হয়েছে। এই ক্ষমতাটি বিস্তৃত গবেষণা পত্র বিশ্লেষণ বা দীর্ঘ নথি প্রক্রিয়াকরণের মতো কাজের জন্য অমূল্য।
• বহুভাষিক মোডালিটি: সমস্ত লামা ৪ মডেল বহুভাষিক দক্ষতা প্রদর্শন করে, পাঠ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য বিস্তৃত ভাষা সমর্থন করে: আরবি, ইংরেজি, ফ্রেঞ্চ, জার্মান, হিন্দি, ইন্দোনেশিয়ান, ইতালীয়, পর্তুগিজ, স্প্যানিশ, তাগালগ, থাই এবং ভিয়েতনামী। তবে, ছবি বোঝা বর্তমানে ইংরেজির মধ্যে সীমাবদ্ধ।
• টেক্সট জেনারেশন: লামা ৪ মডেলগুলি সুসংগত এবং প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক পাঠ্য তৈরি করতে পারদর্শী, যার মধ্যে সৃজনশীল লেখার প্রচেষ্টা রয়েছে। মডেলটি বিভিন্ন লেখার শৈলীর সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে এবং মানব-গুণমানের পাঠ্য তৈরি করতে পারে।
• উন্নত যুক্তি: এই মডেলগুলির জটিল বৈজ্ঞানিক এবং গাণিতিক সমস্যাগুলির মাধ্যমে যুক্তি দেওয়ার ক্ষমতা রয়েছে। তারা জটিল যুক্তি বুঝতে পারে এবং সঠিক সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে পারে।
• কোড জেনারেশন: লামা ৪ অ্যাপ্লিকেশন কোড বুঝতে এবং তৈরি করতে সক্ষম, যা বিকাশকারীদের তাদের কর্মপ্রবাহকে সুগম করতে সহায়তা করে। মডেলটি কোড স্নিপেট তৈরি করতে পারে, ফাংশন সম্পূর্ণ করতে পারে এবং এমনকি সম্পূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করতে পারে।
• বেস মডেল কার্যকারিতা: একটি ওপেন মডেল হিসাবে, লামা ৪ ডেরিভেটিভ মডেলগুলির বিকাশের জন্য একটি মৌলিক উপাদান হিসাবে কাজ করে। গবেষক এবং বিকাশকারীরা নির্দিষ্ট কাজের জন্য লামা ৪-কে ফাইন-টিউন করতে পারে, বিশেষ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে এর বিদ্যমান ক্ষমতাগুলিকে কাজে লাগাতে পারে।

মেটা লামা ৪-এর প্রশিক্ষণ পদ্ধতি

মেটা তার চতুর্থ প্রজন্মের লামা পরিবারের এলএলএমগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উন্নত কৌশলগুলির একটি স্যুট ব্যবহার করেছে, যার লক্ষ্য আগের সংস্করণগুলির তুলনায় নির্ভুলতা এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি করা। এই কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে:

• প্রশিক্ষণ ডেটা: যে কোনও এলএলএম-এর ভিত্তিপ্রস্তর হল এর প্রশিক্ষণ ডেটা, এবং মেটা স্বীকার করেছে যে আরও ডেটা আরও ভাল কর্মক্ষমতাতে অনুবাদ করে। এই লক্ষ্যে, লামা ৪-কে ৩০ ট্রিলিয়নের বেশি টোকেনে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল, লামা ৩-কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটার পরিমাণ দ্বিগুণ করা হয়েছিল।
• আর্লি ফিউশন মাল্টিমোডালিটি: লামা ৪ সিরিজটি "আর্লি ফিউশন" পদ্ধতি গ্রহণ করেছে, যা পাঠ্য এবং দৃষ্টি টোকেনগুলিকে একটি ইউনিফাইড মডেলের সাথে একত্রিত করে। এই পদ্ধতিটি, মেটার মতে, চাক্ষুষ এবং পাঠ্য তথ্যের মধ্যে আরও স্বাভাবিক বোঝাপড়া তৈরি করে, পৃথক এনকোডার এবং ডিকোডারের প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
• হাইপারপ্যারামিটার অপটিমাইজেশন: এই কৌশলটিতে আরও নির্ভরযোগ্য এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রশিক্ষণের ফলাফল অর্জনের জন্য প্রতি-স্তর শেখার হারের মতো সমালোচনামূলক মডেল হাইপারপ্যারামিটারগুলিকে ফাইন-টিউনিং জড়িত। এই প্যারামিটারগুলি অপটিমাইজ করে, মেটা লামা ৪-এর সামগ্রিক স্থিতিশীলতা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সক্ষম হয়েছিল।
• iRoPE আর্কিটেকচার: পজিশনাল এম্বেডিং আর্কিটেকচার ছাড়া ইন্টারলিভড অ্যাটেনশন লেয়ার, বা iRoPE আর্কিটেকচার, প্রশিক্ষণের সময় দীর্ঘ সিকোয়েন্সগুলির পরিচালনা বাড়ায় এবং লামা ৪ স্কাউটে ১০ মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডোকে সহজতর করে। এই আর্কিটেকচার মডেলটিকে ইনপুট সিকোয়েন্সের দূরবর্তী অংশগুলি থেকে তথ্য ধরে রাখতে দেয়, এটি দীর্ঘ এবং আরও জটিল নথি প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।
• মেটাসিএলআইপি ভিশন এনকোডার: নতুন মেটা ভিশন এনকোডার ছবিগুলিকে টোকেন উপস্থাপনাতে অনুবাদ করে, যার ফলে উন্নত মাল্টিমোডাল বোঝাপড়া হয়। এই এনকোডার লামা ৪-কেকার্যকরভাবে চাক্ষুষ তথ্য প্রক্রিয়া এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম করে।
• জিওএটি সুরক্ষা প্রশিক্ষণ: মেটা এলএলএম দুর্বলতা সনাক্ত করতে এবং মডেল সুরক্ষা উন্নত করতে প্রশিক্ষণ জুড়ে জেনারেটিভ অফেনসিভ এজেন্ট টেস্টার (জিওএটি) প্রয়োগ করেছে। এই কৌশলটি মডেলটিকে ক্ষতিকারক বা পক্ষপাতদুষ্ট সামগ্রী তৈরি করার ঝুঁকি কমাতে সহায়তা করে।

লামা মডেলগুলির বিবর্তন

নভেম্বর ২০২২-এ চ্যাটজিপিটির যুগান্তকারী লঞ্চের পরে, শিল্প জুড়ে সংস্থাগুলি এলএলএম বাজারে একটি স্থান তৈরি করতে ছুটে আসে। মেটা প্রথম দিকের প্রতিক্রিয়াকারীদের মধ্যে ছিল, ২০২৩ সালের গোড়ার দিকে তার প্রাথমিক লামা মডেলগুলি চালু করে, যদিও সীমিত অ্যাক্সেসের সাথে। ২০২৩ সালের মাঝামাঝি লামা ২ প্রকাশের সাথে শুরু করে, পরবর্তী সমস্ত মডেল ওপেন লাইসেন্সের অধীনে উপলব্ধ করা হয়েছে।

• লামা ১: আসল লামা মডেল, ২০২৩ সালের ফেব্রুয়ারিতে সীমিত অ্যাক্সেসের সাথে চালু হয়েছিল।
• লামা ২: জুলাই ২০২৩-এ একটি ওপেন লাইসেন্সের সাথে প্রথম লামা মডেল হিসাবে প্রকাশিত, লামা ২ বিনামূল্যে অ্যাক্সেস এবং ব্যবহারের প্রস্তাব দিয়েছে। এই পুনরাবৃত্তিতে বিভিন্ন কম্পিউটেশনাল চাহিদার জন্য ৭বি, ১৩বি এবং ৭০বি প্যারামিটার সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত ছিল।
• লামা ৩: লামা ৩ মডেলগুলি এপ্রিল ২০২৪ এ আত্মপ্রকাশ করে, প্রাথমিকভাবে ৮বি এবং ৭০বি প্যারামিটার সংস্করণ সহ।
• লামা ৩.১: জুলাই ২০২৪ এ চালু হয়েছে, লামা ৩.১ একটি ৪০৫বি প্যারামিটার মডেল যুক্ত করেছে, যা এলএলএম ক্ষমতার সীমানা ঠেলে দিয়েছে।
• লামা ৩.২: এই মডেলটি, মেটার প্রথম সম্পূর্ণ মাল্টিমোডাল এলএলএম, অক্টোবর ২০২৪ এ প্রকাশিত হয়েছিল, যা লামা পরিবারের বিবর্তনে একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক চিহ্নিত করেছে।
• লামা ৩.৩: মেটা এর ডিসেম্বর ২০২৪ রিলিজে দাবি করেছে যে লামা ৩.৩ এর ৭০বি ভেরিয়েন্টটি ৩.১ এর ৪০৫বি ভেরিয়েন্টের মতো একই কর্মক্ষমতা সরবরাহ করেছে, যদিও কম কম্পিউটেশনাল সংস্থানগুলির প্রয়োজন, যা ক্রমাগত অপটিমাইজেশন প্রচেষ্টার প্রদর্শন করে।

অন্যান্য মডেলের তুলনায় লামা ৪

উৎপাদনশীল এআই-এর ল্যান্ডস্কেপ ক্রমবর্ধমান প্রতিযোগিতামূলক হয়ে উঠছে, যেখানে ওপেনএআই-এর জিপিটি-4ও, গুগল জেমিনি ২.০ এবং ডিপসিক সহ বিভিন্ন ওপেন-সোর্স প্রকল্পের মতো বিশিষ্ট খেলোয়াড় রয়েছে।

লামা ৪-এর কর্মক্ষমতা বেশ কয়েকটি বেঞ্চমার্ক ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে:

• এমএমএমইউ (ম্যাসিভ মাল্টি-ডিসিপ্লিন মাল্টিমোডাল আন্ডারস্ট্যান্ডিং): চিত্রের যুক্তিবোধের ক্ষমতা মূল্যায়ন করে।
• লাইভকোডবেঞ্চ: কোডিং দক্ষতা মূল্যায়ন করে।
• জিপিকিউএ ডায়মন্ড (গ্র্যাজুয়েট-লেভেল গুগল-প্রুফ কিউএ ডায়মন্ড): যুক্তি এবং জ্ঞান পরিমাপ করে।

এই বেঞ্চমার্কগুলিতে উচ্চ স্কোর আরও ভাল কর্মক্ষমতা নির্দেশ করে।

এই বেঞ্চমার্কগুলি চিত্রের যুক্তিবোধ, কোডিং এবং সাধারণ জ্ঞানে লামা ৪ ম্যাভেরিক-এর শক্তিগুলিকে তুলে ধরে, এটিকে এলএলএম অঙ্গনে একটি শক্তিশালী প্রতিযোগী হিসাবে স্থান দিয়েছে।

লামা ৪ অ্যাক্সেস করা

মেটা লামা ৪ ম্যাভেরিক এবং স্কাউট বিভিন্ন চ্যানেলের মাধ্যমে সহজেই উপলব্ধ:

• Llama.com: মেটা-পরিচালিত llama.com ওয়েবসাইট থেকে সরাসরি বিনামূল্যে স্কাউট এবং ম্যাভেরিক ডাউনলোড করুন।
• Meta.ai: Meta.ai ওয়েব ইন্টারফেস লামা ৪-এর ব্রাউজার-ভিত্তিক অ্যাক্সেস সরবরাহ করে, যা ব্যবহারকারীদের কোনও স্থানীয় ইনস্টলেশনের প্রয়োজন ছাড়াই মডেলের সাথে যোগাযোগ করতে দেয়।
• Hugging Face: লামা ৪ https://huggingface.co/meta-llama-তেও অ্যাক্সেসযোগ্য, এটি মেশিন লার্নিং মডেলগুলি ভাগ করে নেওয়ার এবং আবিষ্কার করার জন্য একটি জনপ্রিয় প্ল্যাটফর্ম।
• মেটা এআই অ্যাপ: লামা ৪ মেটার এআই ভার্চুয়াল সহকারীকে শক্তি জোগায়, যা বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে ভয়েস বা টেক্সটের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য। ব্যবহারকারীরা পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ, বিষয়বস্তু তৈরি করা এবং প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মতো কাজগুলি সম্পাদন করতে সহকারীকে কাজে লাগাতে পারে।