মেটাতে মেধাপাচার: লামা এআই দলের প্রতিভা হ্রাস

মেটার লামা এআই (Llama AI) দল, যা একসময় কোম্পানির উদ্ভাবনের কেন্দ্রবিন্দু ছিল, বর্তমানে প্রতিভাবান কর্মীদের ব্যাপকহারে অন্যত্র চলে যাওয়ার কারণে সংকটের মধ্যে পড়েছে। অনেক শীর্ষ গবেষক ফরাসি এআই startup মিস্ট্রাল (Mistral) এবং অন্যান্য প্রতিযোগীদের দলে যোগ দিয়েছেন। এই কর্মী exodus মেটার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (artificial intelligence) ক্ষেত্রে দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিস্থিতিতে প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান ধরে রাখার ক্ষমতা নিয়ে উদ্বেগ সৃষ্টি করেছে।

লামা মেধা পাচার: গভীরে অনুসন্ধান

মেটার ওপেন-সোর্স লামা মডেল (Llama model) কোম্পানির এআই কৌশল (AI strategy) গঠনে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে।এই মডেলগুলি, যা সহজলভ্যতা এবং সহযোগিতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, দ্রুত এআই কমিউনিটিতে (AI community) মনোযোগ আকর্ষণ করেছে। তবে, যে গবেষকরা মূলত লামার প্রথম সংস্করণ তৈরি করেছিলেন, তারা নতুন সুযোগ এবং চ্যালেঞ্জের সন্ধানে অন্যত্র চলে গেছেন।

২০২৩ সালের যুগান্তকারী গবেষণাপত্রে লামার পরিচিতিদানকারী ১৪ জন লেখকের মধ্যে মাত্র তিনজন মেটাতে রয়ে গেছেন: গবেষণা বিজ্ঞানী হুগো টুভরন (Hugo Touvron), গবেষণা প্রকৌশলী জাভিয়ের মার্টিনেট (Xavier Martinet), এবং কারিগরি প্রোগ্রাম প্রধান ফয়সাল আজহার (Faisal Azhar)। বাকি ১১ জন লেখকের প্রস্থান মেটার এআই বিভাগের জন্য দক্ষতা এবং প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞানের একটি বড় ক্ষতি। এই প্রাক্তন মেটা গবেষকদের অনেকেই নতুন প্রতিদ্বন্দ্বীদের সাথে যোগ দিয়েছেন, যা প্রতিযোগিতা আরও বাড়িয়ে তুলেছে।

মিস্ট্রাল: মেটার এআই প্রতিভার চুম্বক

মেটার মেধা পাচারের প্রভাব বিশেষভাবে মিস্ট্রালে (Mistral) স্পষ্ট, যা প্যারিস-ভিত্তিক একটি এআই startup। এই startup-এর প্রতিষ্ঠাতা হলেন মেটার প্রাক্তন গবেষক গ Guillaume Lample এবং Timothée Lacroix। তারা উভয়েই লামা মডেলের প্রধান স্থপতি ছিলেন। মিস্ট্রাল মেটার অনেক প্রাক্তন কর্মীকে আকর্ষণ করেছে, যারা এখন শক্তিশালী ওপেন-সোর্স মডেল তৈরি করার জন্য কাজ করছে। এই মডেলগুলো মেটার প্রধান এআই উদ্যোগগুলোকে সরাসরি চ্যালেঞ্জ জানাচ্ছে।

মেটার প্রাক্তন প্রতিভার মিস্ট্রালে (Mistral) কেন্দ্রীভূত হওয়া থেকে বোঝা যায় যে startup টি সম্ভবত গবেষকদের জন্য বৃহত্তর স্বায়ত্তশাসন, দ্রুত উদ্ভাবন এবং একটি ভিন্ন সাংগঠনিক সংস্কৃতি তৈরি করেছে। শীর্ষ এআই প্রতিভা আকর্ষণ এবং ধরে রাখার ক্ষমতা যেকোনো কোম্পানির জন্য এই প্রতিযোগিতামূলক ক্ষেত্রে নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

মেটার এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষার জন্য প্রভাব

এত গুরুত্বপূর্ণ সংখ্যক গবেষকের প্রস্থান মেটার এআই গবেষণা এবং উন্নয়নের ক্ষেত্রে একটি শীর্ষস্থানীয় শক্তি হিসাবে নিজের অবস্থান বজায় রাখার ক্ষমতা নিয়ে প্রশ্ন তুলেছে। কোম্পানিটি তার বৃহত্তম এআই মডেল, বেহেমথের (Behemoth) প্রকাশে বিলম্বসহ ক্রমবর্ধমান বাহ্যিক এবং অভ্যন্তরীণ চাপের সম্মুখীন। এর কারণ, মডেলটির কর্মক্ষমতা এবং নেতৃত্ব নিয়ে উদ্বেগ রয়েছে। উপরন্তু, মেটার সর্বশেষ সংস্করণ লামা ৪ (Llama 4), ডেভেলপারদের কাছ থেকে ঠান্ডা সাড়া পেয়েছে, কারণ তারা ক্রমবর্ধমানভাবে দ্রুত-গতির ওপেন-সোর্স বিকল্প যেমন DeepSeek এবং Qwen-এর দিকে ঝুঁকছেন।

অভ্যন্তরীণভাবে, মেটার গবেষণা দলও উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে গেছে। জোয়েল পাইনাউ (Joelle Pineau), যিনি আট বছর ধরে কোম্পানির ফান্ডামেন্টাল এআই রিসার্চ গ্রুপের (FAIR) নেতৃত্ব দিয়েছেন, তিনি পদত্যাগ করেছেন। তার জায়গায় এসেছেন রবার্ট ফার্গুস (Robert Fergus), যিনি ২০১৪ সালে FAIR-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা ছিলেন এবং পরবর্তীতে মেটাতে ফিরে আসার আগে Google-এর DeepMind-এ পাঁচ বছর কাটিয়েছেন।

এই নেতৃত্ব পরিবর্তন এবং মূল গবেষকদের অব্যাহত পদত্যাগ মেটার এআই প্রচেষ্টার ভবিষ্যতের দিক সম্পর্কে অনিশ্চয়তা তৈরি করেছে। কোম্পানিকে অবশ্যই সেই কারণগুলো সমাধান করতে হবে যা কর্মীদের দূরে সরিয়ে দিচ্ছে এবং তার অবশিষ্ট গবেষকদের জন্য একটি আরও আকর্ষণীয় এবং ফলপ্রসূ পরিবেশ তৈরি করতে হবে।

ওপেন-সোর্স এআই-এর পরিবর্তনশীল প্রেক্ষাপট

লামার (Llama) প্রাথমিক সাফল্যের পেছনের গবেষকদের প্রস্থান বিশেষভাবে উদ্বেগের বিষয়, কারণ মেটা মডেল পরিবারটিকে তার এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষার কেন্দ্র হিসাবে স্থান দেওয়ার কৌশল নিয়েছে। এর এত সংখ্যক মূল স্থপতি এখন প্রতিযোগীদের জন্য কাজ করার কারণে, মেটা সেই দল ছাড়াই তার প্রাথমিক নেতৃত্ব রক্ষার কঠিন চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি।

২০২৩ সালের লামা পেপার (Llama paper) ওপেন-সোর্স এআই (open-source AI) উন্নয়নে একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত ছিল। এটি ওপেন-ওয়েট লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোকে (open-weight large language model) বৈধতা দিতে সাহায্য করেছে, যা অন্যদের ব্যবহার, পরিবর্তন এবং তৈরি করার জন্য অবাধে উপলব্ধ অন্তর্নিহিত কোড এবং প্যারামিটার সরবরাহ করে। এই মডেলগুলো সেই সময়ে OpenAI-এর GPT-3 এবং Google-এর PaLM-এর মতো মালিকানাধীন সিস্টেমগুলোর একটি কার্যকর বিকল্প সরবরাহ করেছে।

মেটা শুধুমাত্র সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ ডেটা ব্যবহার করে তার মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে এবং দক্ষতার জন্য অপ্টিমাইজ করেছে, যা গবেষক এবং ডেভেলপারদের একটি একক জিপিইউ (GPU) চিপে অত্যাধুনিক সিস্টেম চালানোর সুযোগ করে দিয়েছে। এই পদ্ধতি মেটাকে ওপেন-সোর্স এআই (open-source AI) আন্দোলনের একটি সম্ভাব্য নেতা হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করেছে।

তবে, দুই বছর পর, মেটার নেতৃত্ব কমে গেছে এবং কোম্পানিটি আর ওপেন-সোর্স এআই উদ্ভাবনে গতি নির্ধারণ করে না। মিস্ট্রাল (Mistral), DeepSeek এবং Qwen-এর মতো প্রতিযোগীরা আরও উন্নত মডেল এবং দ্রুত উন্নয়ন চক্রের প্রস্তাব দিয়ে শক্তিশালী প্রতিযোগী হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে।

যুক্তিসঙ্গত মডেলের প্রয়োজনীয়তা

এআই-তে (AI) উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ সত্ত্বেও, মেটার এখনও একটি ডেডিকেটেড “রিজনিং” মডেল (reasoning model) নেই, যা বিশেষভাবে বহু-পদক্ষেপ চিন্তাভাবনা, সমস্যা সমাধান বা জটিল কমান্ড সম্পূর্ণ করার জন্য বাহ্যিক সরঞ্জাম কল করার মতো কাজগুলো পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই সক্ষমতার অভাব ক্রমশ লক্ষণীয় হয়ে উঠছে, কারণ Google এবং OpenAI-এর মতো অন্যান্য কোম্পানি তাদের সর্বশেষ মডেলগুলোতে এই বৈশিষ্ট্যগুলোকে অগ্রাধিকার দিচ্ছে।

একটি শক্তিশালী রিজনিং মডেলের (reasoning model) অনুপস্থিতি মেটাকে ভার্চুয়াল সহকারী, স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক পরিষেবা এবং জটিল ডেটা বিশ্লেষণসহ ক্রমবর্ধমান সংখ্যক এআই অ্যাপ্লিকেশনে একটি অসুবিধাজনক অবস্থানে ফেলেছে। ভবিষ্যতে কার্যকরভাবে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে হলে মেটাকে অবশ্যই এই ঘাটতি পূরণ করতে হবে।

বিদায়ী গবেষকদের দীর্ঘ কর্মকাল

মেটাতে ১১ জন বিদায়ী লেখকের গড় কর্মকাল ছিল পাঁচ বছরের বেশি, যা ইঙ্গিত দেয় যে তারা স্বল্পমেয়াদী নিয়োগ ছিল না, বরং মেটার এআই প্রচেষ্টায় গভীরভাবে জড়িত গবেষক ছিলেন। এই গবেষকদের মেটার এআই অবকাঠামো, ডেটা এবং গবেষণা পদ্ধতি সম্পর্কে গভীর ধারণা ছিল।

এই গবেষকদের কেউ কেউ ২০২৩ সালের জানুয়ারিতে চলে গেছেন, আবার কেউ লামা ৩ (Llama 3) চক্র পর্যন্ত ছিলেন এবং কয়েকজন এই বছরও চলে গেছেন। তাদের সম্মিলিত প্রস্থান ধীরে ধীরে সেই দলটিকে ভেঙে দিয়েছে যা মেটাকে ওপেন মডেলের (open model) উপর ভিত্তি করে তার এআই খ্যাতি প্রতিষ্ঠা করতে সাহায্য করেছিল।

তারা কোথায় গেছেন তার এক ঝলক

নিচের বুলেট পয়েন্টগুলোতে নিবন্ধে উদ্ধৃত প্রতিটি গবেষকের পূর্ববর্তী ভূমিকা, বর্তমান ভূমিকা, সময়কাল এবং মেটা ছাড়ার তারিখ উল্লেখ করা হলো:

• নামান গোয়েল (Naman Goyal)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: থিংকিং মেশিনস ল্যাবের (Thinking Machines Lab) টেকনিক্যাল স্টাফের সদস্য
  • মেটা ছেড়েছেন: ফেব্রুয়ারি ২০২৫
  • মেটাতে সময়কাল: ৬ বছর, ৭ মাস

• বাপতিস্ত রোজিয়ের (Baptiste Rozière)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: মিস্ট্রালে (Mistral) এআই বিজ্ঞানী
  • মেটা ছেড়েছেন: আগস্ট ২০২৪
  • মেটাতে সময়কাল: ৫ বছর, ১ মাস

• অরেলিয়েন রদ্রিগেজ (Aurélien Rodriguez)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: কোহিয়ারে (Cohere) ফাউন্ডেশন মডেল ট্রেনিংয়ের (Foundation Model Training) পরিচালক
  • মেটা ছেড়েছেন: জুলাই ২০২৪
  • মেটাতে সময়কাল: ২ বছর, ৭ মাস

• এরিক হামব্রো (Eric Hambro)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: অ্যানথ্রোপিকের (Anthropic) টেকনিক্যাল স্টাফের সদস্য
  • মেটা ছেড়েছেন: নভেম্বর ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৩ বছর, ৩ মাস

• তিমোথি ল্যাক্রোইক্স (Timothée Lacroix)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: মিস্ট্রালের (Mistral) সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিটিও (CTO)
  • মেটা ছেড়েছেন: জুন ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৮ বছর, ৫ মাস

• মেরি-অ্যান লাকক্স (Marie-Anne Lachaux)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: মিস্ট্রালের (Mistral) প্রতিষ্ঠাতা সদস্য এবং এআই রিসার্চ ইঞ্জিনিয়ার
  • মেটা ছেড়েছেন: জুন ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৫ বছর

• থিবো লাভ্রিল (Thibaut Lavril)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: মিস্ট্রালে (Mistral) এআই রিসার্চ ইঞ্জিনিয়ার
  • মেটা ছেড়েছেন: জুন ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৪ বছর, ৫ মাস

• আর্মন্ড জুলিন (Armand Joulin)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: গুগল ডিপমাইন্ডে (Google DeepMind) ডিস্টিংগুইশড সায়েন্টিস্ট
  • মেটা ছেড়েছেন: মে ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৮ বছর, ৮ মাস

• গটিয়ের ইজাকার্দ (Gautier Izacard)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: মাইক্রোসফট এআই-তে (Microsoft AI) টেকনিক্যাল স্টাফ
  • মেটা ছেড়েছেন: মার্চ ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৩ বছর, ২ মাস

• এডুয়ার্ড গ্রাভ (Edouard Grave)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: কিয়ুতাইতে (Kyutai) রিসার্চ সায়েন্টিস্ট
  • মেটা ছেড়েছেন: ফেব্রুয়ারি ২০২৩
  • মেটাতে সময়কাল: ৭ বছর, ২ মাস

• গুইলাম লাম্পেল (Guillaume Lample)

  • মেটাতে পূর্ববর্তী ভূমিকা: প্রযোজ্য নয়
  • বর্তমান ভূমিকা: মিস্ট্রালের (Mistral) সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং চিফ সায়েন্টিস্ট
  • মেটা ছেড়েছেন: ২০২৩ সালের প্রথম দিকে
  • মেটাতে সময়কাল: ৭ বছর

মেটার এআই কৌশলের ভবিষ্যৎ

এআই গবেষণা এবং উন্নয়নে একটি শীর্ষস্থানীয় স্থান ধরে রাখতে মেটা (Meta) উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে। কোম্পানিকে অবশ্যই সেই সমস্যাগুলো সমাধান করতে হবে যা মেধাকে দূরে সরিয়ে দিচ্ছে, আরও উন্নত এআই মডেল তৈরিতে বিনিয়োগ করতে হবে এবং ওপেন-সোর্স এআই-এর দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিস্থিতির সাথে নিজেকে খাপ খাইয়ে নিতে হবে। মেটার ভবিষ্যতের সাফল্যের চাবিকাঠি হল এর এআই গবেষক এবং প্রকৌশলীদের আকর্ষণ, ধরে রাখা এবং ক্ষমতায়ন করার ক্ষমতা। একটি শক্তিশালী এবং নিবেদিত দল ছাড়া, মেটা ভবিষ্যতে কার্যকরভাবে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে সংগ্রাম করবে। কোম্পানিকে অবশ্যই রিজনিং মডেল (reasoning model) এবং অন্যান্য উন্নত এআই সক্ষমতা বিকাশের অগ্রাধিকার দিতে হবে, যাতে এর ব্যবহারকারী এবং গ্রাহকদের ক্রমবর্ধমান চাহিদা পূরণ করা যায়।