মাইক্রোসফট ফাই-৪: SLM ও দৈত্যের যুক্তি!

Microsoft Phi-4-Reasoning: SLMs ক্যান রিজন লাইক জায়ান্টস টু!

মাইক্রোসফটের ফাই-৪ রিজনিং কমপ্যাক্ট, ওপেন-ওয়েট (এমআইটি লাইসেন্সড), দ্রুত, দক্ষ SLM উপস্থাপন করে যা উন্নত যুক্তিতে সক্ষম।

মাইক্রোসফট, ওপেনএআই-এর একটি বিশেষ অংশীদার এবং তাদের এআই মডেলগুলোকে Azure AI ফাউন্ড্রিতে একত্রিত করার জন্য অধিকাংশ খেলোয়াড়ের সাথে কাজ করা সত্ত্বেও, নিজস্ব প্রযুক্তিগত পথ অনুসরণে দ্বিধা করে না। এর মধ্যে রয়েছে নিউরাল নেটওয়ার্কের কেন্দ্রে উদ্ভাবন নিয়ে কাজ করা, যেমন ট্রিটের উপর ভিত্তি করে কৌতূহলোদ্দীপক BitNet b1.58 মডেল, নিজস্ব ওপেন-সোর্স SLM এবং এমনকি গোপন রাখা ফ্রন্টিয়ার মডেল (প্রজেক্ট MAI-1)।

ছোট এআই মডেলের (SLM) ফাই-3 পরিসর চালু করার এক বছর পর এবং একটি মাল্টিমোডাল SLM (ফাই-4-মাল্টিমোডাল) ও একটি ক্ষুদ্র মডেল (ফাই-4-মিনি) সহ চতুর্থ প্রজন্ম আত্মপ্রকাশের দুই মাস পর, মাইক্রোসফট তার সর্বশেষ প্রজন্মের SLM-এর তিনটি নতুন সংস্করণ ঘোষণা করেছে: ফাই-4-রিজনিং, ফাই-4-রিজনিং-প্লাস এবং ফাই-4-মিনি-রিজনিং।

৩০ এপ্রিল, ২০২৫-এ প্রকাশিত, এই “যুক্তি-সংহত” সংস্করণগুলি ডেভেলপারদের জন্য কম্প্যাক্ট মডেলের ওপেন-ওয়েট অফার প্রসারিত করে যাদের জটিল যুক্তির প্রয়োজন হওয়ার সময় কম লেটেন্সি বজায় রাখতে হয়।

মাইক্রোসফটের প্রকৌশলীরা তাদের SLM-কে “যুক্তিযুক্ত” করার জন্য যে পদ্ধতি অবলম্বন করেছেন তার মূলে রয়েছে: ওপেনএআই-এর যুক্তিশৃঙ্খল o3-mini থেকে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত তত্ত্বাবধানের (SFT) উপর নির্ভর করা এবং “প্লাস” সংস্করণের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) ব্যবহার করা। মাইক্রোসফট ব্যাখ্যা করে, “ডিস্টিলেশন, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং উচ্চ-মানের ডেটার মাধ্যমে এই মডেলগুলো আকার এবং কর্মক্ষমতার মধ্যে সমন্বয় করে।”

ছোট কিন্তু প্রতিভাবান

বাজারের বিভিন্ন শীর্ষস্থানীয় বেঞ্চমার্কে এর ফলাফল প্রতিযোগিতাকে ম্লান করে দেওয়ার জন্য যথেষ্ট: সাধারণত মাত্র ১৪ বিলিয়ন প্যারামিটার সহ, ফাই-4-রিজনিং AIME ২০২৫, MMLU-Pro বা HumanEval-Plus সিরিজে DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (৭০ বিলিয়ন প্যারামিটার) কেও ছাড়িয়ে যায় এবং সম্পূর্ণ DeepSeek-R1 মডেলের (৬৭১ বিলিয়ন প্যারামিটার) কাছাকাছি পৌঁছে যায়! ফাই-4-রিজনিং-প্লাস সংস্করণ, একই ১৪ বিলিয়ন প্যারামিটারে সারিবদ্ধ কিন্তু ১.৫ গুণ বেশি টোকেন দিয়ে প্রশিক্ষিত, OmniMath-এ প্রায় ওপেনএআই-এর o3-mini স্কোরের সাথে মিলে যায়! তথ্যের জন্য, ফাই-4-রিজনিং একটি ক্লাসিক ১২৮,০০০ টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো থেকে উপকৃত হয়েছে যা ফাই-4-রিজনিং-প্লাস সংস্করণের জন্য ২৫৬,০০০ টোকেনে প্রসারিত করা হয়েছে।

এমবেডেড সিস্টেমের জন্য ডিজাইন করা, ফাই-4-মিনি-রিজনিং ৩.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার, DeepSeek-R1 দ্বারা তৈরি এক মিলিয়ন গাণিতিক সমস্যার একটি সিন্থেটিক সেট প্রদর্শন করে এবং Math-500 এ o1-mini কর্মক্ষমতা অর্জন করে যেখানে ৭ থেকে ৮ বিলিয়ন প্যারামিটারযুক্ত বেশ কয়েকটি মডেলকে ছাড়িয়ে যায়। এর অতি-ক্ষুদ্র আকারের সাথে, এই মডেলটি স্থানীয়ভাবে কার্যকর করার জন্য আদর্শ, মোবাইল ডিভাইস সহ এবং প্রায় তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য উপযুক্ত। এটি শিক্ষামূলক ব্যবহার এবং স্থানীয় চ্যাটবটগুলির জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত।

বিভিন্ন ব্যবহারের জন্য উন্মুক্ত মডেল

ডেপ্লয়মেন্টের দিকে, CISOs এই মডেলগুলোকে Copilot+ PC-এর জন্য ইতিমধ্যেই অপ্টিমাইজ করা খুঁজে পাবেন: NPU ভেরিয়েন্ট “ফাই সিলিকা” মেমরিতে আগে থেকেই লোড করা আছে এবং প্রায় তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার সময় প্রদান করে, যা ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে শক্তি-সাশ্রয়ী সহাবস্থানের নিশ্চয়তা দেয়। উইন্ডোজ API আউটলুক বা অভ্যন্তরীণ সরঞ্জামগুলিতে অফলাইন জেনারেশনকে একত্রিত করার অনুমতি দেয়।

নিরাপত্তার ক্ষেত্রে, মাইক্রোসফট তার দায়বদ্ধতার নীতি - জবাবদিহিতা, ন্যায্যতা, নির্ভরযোগ্যতা, সুরক্ষা এবং অন্তর্ভুক্তি - এর সাথে সঙ্গতি রেখে একটি পাইপলাইনের দাবি করে। মডেলগুলি SFT, ডিরেক্ট প্রেফারেন্স অপটিমাইজেশন এবং RLHF কে একত্রিত করে পোস্ট-প্রশিক্ষণের মধ্য দিয়ে যায় যা সর্বজনীন এবং অভ্যন্তরীণ “সহায়ক/ক্ষতিকরতাহীন” ভিত্তিক সেট থেকে নেওয়া। মাইক্রোসফট তার মডেলগুলির “কার্ড”ও প্রকাশ করে, যা অবশিষ্ট সীমাবদ্ধতা এবং প্রশমন ব্যবস্থাগুলির বিশদ বিবরণ দেয়।

Azure AI ফাউন্ড্রি, Hugging Face এবং GitHub মডেলে এখন উপলব্ধ, তিনটি মডেল খুব অনুমতিপূর্ণ MIT লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত হয়েছে, যা স্থানীয় অনুমান এবং সেইসাথে হাইব্রিড ক্লাউড স্থাপনার পথ খুলে দিয়েছে। নিরাপত্তা এবং আর্কিটেকচার টিমের জন্য, SLM-এর এই নতুন প্রজন্ম বিশাল LLM-এর একটি বিশ্বাসযোগ্য বিকল্প সরবরাহ করে, যা TCO হ্রাস করে, স্থানীয়ভাবে সেইসাথে প্রান্তে কার্যকর করা যায় এবং ডেটার উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ রাখা যায়। এই মডেলগুলি এক বছরে SLM-এর অবিশ্বাস্য অগ্রগতির প্রমাণ এবং কম ব্যয়বহুল এবং আরও বেশি শক্তি ও সম্পদ সাশ্রয়ী এআই অনুসন্ধানের ক্ষেত্রে তাদের আশ্চর্যজনক সম্ভাবনা রয়েছে।

ফাই-৪ এর যুক্তিবোধ ক্ষমতার গভীরে

ফাই-৪ মডেল পরিবারের আগমন ছোট ভাষার মডেল (SLM) বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। এই মডেলগুলিকে যা আলাদা করে তা হল তাদের উন্নত যুক্তিবোধ ক্ষমতা, যা উদ্ভাবনী প্রশিক্ষণ কৌশল এবং উচ্চ-মানের ডেটার উপর ফোকাস করার মাধ্যমে অর্জিত হয়েছে। ওপেন-সোর্স নীতির প্রতি মাইক্রোসফটের অঙ্গীকার এই শক্তিশালী সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেসকে আরও বেশি গণতান্ত্রিক করে তোলে, যা ডেভেলপারদের বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উন্নত এআই ক্ষমতাগুলিকে একত্রিত করতে সক্ষম করে।

আর্কিটেকচার বোঝা

ফাই-৪ মডেলগুলি একটি ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত, যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি প্রমাণিত কাঠামো। যাইহোক, মাইক্রোসফট যুক্তিবোধ বিষয়ক কাজের জন্য মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে বেশ কয়েকটি মূল উদ্ভাবন বাস্তবায়ন করেছে।

• সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত তত্ত্বাবধান (SFT): মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত তত্ত্বাবধান (SFT) নামক একটি কৌশল ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যার মধ্যে ওপেনএআই-এর o3-মিনি মডেল দ্বারা তৈরি বিস্তারিত যুক্তিশৃঙ্খল থেকে শেখা জড়িত। এটি ফাই-৪ মডেলগুলিকে জটিল যুক্তিবোধ প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি শিখতে সহায়তা করে।
• রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL): ফাই-৪ মডেলের “প্লাস” সংস্করণ, ফাই-৪-রিজনিং-প্লাস, তার যুক্তিবোধ ক্ষমতাকে আরও বাড়ানোর জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) ব্যবহার করে। RL-এ একটি পুরস্কার সংকেতকে সর্বাধিক করার জন্য মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত, যা এক্ষেত্রে তার যুক্তির নির্ভুলতা এবং দক্ষতার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়।
• ডিস্টিলেশন: ডিস্টিলেশন বৃহত্তর, আরও জটিল মডেলগুলি থেকে ছোট ফাই-৪ মডেলগুলিতে জ্ঞান স্থানান্তরিত করতে ব্যবহৃত হয়। এটি SLM-গুলিকে তাদের ছোট আকার এবং দক্ষতা বজায় রেখে অনেক বড় মডেলের সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা স্তর অর্জন করতে দেয়।

কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্কিং

ফাই-৪ মডেলগুলি বিভিন্ন যুক্তিবোধ বেঞ্চমার্কে চিত্তাকর্ষক কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, কিছু ক্ষেত্রে বৃহত্তর মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। উদাহরণস্বরূপ, ফাই-৪-রিজনিং, মাত্র ১৪ বিলিয়ন প্যারামিটার সহ, DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (৭০ বিলিয়ন প্যারামিটার) কে বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জিং ডেটাসেটে ছাড়িয়ে গেছে, যার মধ্যে AIME ২০২৫, MMLU-Pro এবং HumanEval-Plus রয়েছে। এটি ফাই-৪-এর আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ কৌশলগুলির দক্ষতা এবং কার্যকারিতা তুলে ধরে।

ফাই-৪-রিজনিং-প্লাস সংস্করণ, ১.৫ গুণ বেশি টোকেন দিয়ে প্রশিক্ষিত, OmniMath বেঞ্চমার্কে ওপেনএআই-এর o3-মিনি এর কাছাকাছি স্কোর অর্জন করে, যা জটিল গাণিতিক যুক্তিবোধ সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার ক্ষমতা প্রদর্শন করে।

অ্যাপ্লিকেশন এবং ব্যবহারের ক্ষেত্র

ফাই-৪ মডেলগুলি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত যেগুলির জন্য উন্নত যুক্তিবোধ ক্ষমতার প্রয়োজন।

• শিক্ষামূলক সরঞ্জাম: ফাই-৪-মিনি-রিজনিং মডেল, এর ছোট আকার এবং উচ্চ কর্মক্ষমতার সাথে, শিক্ষামূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য আদর্শ। এটি ইন্টারেক্টিভ শেখার সরঞ্জাম তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা শিক্ষার্থীদের ব্যক্তিগতকৃত প্রতিক্রিয়া এবং সহায়তা প্রদান করে।
• স্থানীয় চ্যাটবট: ফাই-৪ মডেলগুলি স্থানীয় চ্যাটবট তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা ব্যবহারকারীদের তথ্য এবং সহায়তায় তাৎক্ষণিক অ্যাক্সেস সরবরাহ করে। তাদের ছোট আকার তাদের মোবাইল ডিভাইস এবং অন্যান্য সংস্থান-সীমাবদ্ধ পরিবেশে স্থাপন করার অনুমতি দেয়।
• Copilot+ PC: ফাই-৪ মডেলগুলি Copilot+ PC-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের একটি মসৃণ এআই অভিজ্ঞতা প্রদান করে। “ফাই সিলিকা” ভেরিয়েন্টটি মেমরিতে আগে থেকেই লোড করা থাকে এবং প্রায় তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার সময় সরবরাহ করে।
• অফলাইন জেনারেশন: উইন্ডোজ API আউটলুক বা অভ্যন্তরীণ সরঞ্জামগুলিতে অফলাইন জেনারেশনকে একত্রিত করার অনুমতি দেয়, যা ব্যবহারকারীদের ইন্টারনেটের সাথে সংযুক্ত না থাকলেও এআই ক্ষমতাগুলিতে অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে।

নিরাপত্তা ও দায়িত্ব

মাইক্রোসফট একটি দায়িত্বশীল এবং নৈতিক উপায়ে এআই মডেলগুলি বিকাশ এবং স্থাপনে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। ফাই-৪ মডেলগুলিও এর ব্যতিক্রম নয়।

• দায়িত্বের নীতি: মাইক্রোসফটের এআই উন্নয়ন পাইপলাইন তার দায়িত্বের নীতিগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, যার মধ্যে রয়েছে জবাবদিহিতা, ন্যায্যতা, নির্ভরযোগ্যতা, সুরক্ষা এবং অন্তর্ভুক্তি।
• পোস্ট-প্রশিক্ষণ: ফাই-৪ মডেলগুলি SFT, ডিরেক্ট প্রেফারেন্স অপটিমাইজেশন এবং RLHF ব্যবহার করে সর্বজনীন এবং অভ্যন্তরীণ “সহায়ক/ক্ষতিকরতাহীন” ভিত্তিক ডেটাসেট থেকে পোস্ট-প্রশিক্ষণের মধ্য দিয়ে যায়। এটি নিশ্চিত করতে সহায়তা করে যে মডেলগুলি নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য।
• মডেল কার্ড: মাইক্রোসফট তার মডেলগুলির জন্য “কার্ড” প্রকাশ করে, যা অবশিষ্ট সীমাবদ্ধতা এবং প্রশমন ব্যবস্থাগুলির বিশদ বিবরণ দেয়। এটি ব্যবহারকারীদের স্বচ্ছতা প্রদান করে এবং তাদের মডেলগুলি কীভাবে ব্যবহার করতে হয় সে সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে দেয়।

SLM-এর ভবিষ্যত

ফাই-৪ মডেলগুলি ছোট ভাষার মডেল (SLM) বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। তাদের উন্নত যুক্তিবোধ ক্ষমতা, তাদের ছোট আকার এবং দক্ষতার সাথে মিলিত হয়ে অনেক অ্যাপ্লিকেশনে বৃহত্তর ভাষার মডেলগুলির (LLM) একটি বাধ্যতামূলক বিকল্প তৈরি করে।

SLM-এর উন্নতি অব্যাহত থাকায়, তারা সম্ভবত এআই ল্যান্ডস্কেপে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। সংস্থান-সীমাবদ্ধ ডিভাইসগুলিতে চালানোর এবং দ্রুত, দক্ষ কর্মক্ষমতা প্রদানের ক্ষমতা তাদের শিক্ষামূলক সরঞ্জাম থেকে শুরু করে স্থানীয় চ্যাটবট থেকে প্রান্ত কম্পিউটিং ডিভাইস পর্যন্ত বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে।

ওপেন-সোর্স নীতি এবং দায়িত্বশীল এআই বিকাশের প্রতি মাইক্রোসফটের প্রতিশ্রুতি ফাই-৪ মডেলগুলিকে এআই সম্প্রদায়ের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হিসাবে আরও অবস্থান দেয়। এই শক্তিশালী সরঞ্জামগুলিতে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার মাধ্যমে, মাইক্রোসফট ডেভেলপারদের উদ্ভাবনী এবং প্রভাবশালী অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সক্ষম করছে যা সামগ্রিকভাবে সমাজের উপকার করতে পারে।

ফাই-৪-এর প্রযুক্তিগত দিকগুলির আরও বিশদ আলোচনা

ফাই-৪ আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণের বিশেষত্বগুলির গভীরে প্রবেশ করলে উদ্ভাবনী কৌশলগুলি প্রকাশ পায় যা এই SLM-গুলিকে এত চিত্তাকর্ষক যুক্তিবোধ ক্ষমতা অর্জনে সক্ষম করে। সাবধানে কিউরেটেড ডেটাসেট, অত্যাধুনিক প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম এবং দক্ষতার উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করার সংমিশ্রণে মডেলগুলির একটি পরিবার তৈরি হয়েছে যা শক্তিশালী এবং বাস্তব উভয়ই।

ডেটা কিউরেশন এবং প্রস্তুতি

যেকোন মেশিন লার্নিং মডেলের সাফল্য নির্ভর করে যে ডেটা দিয়ে এটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে তার গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতার উপর। মাইক্রোসফট ফাই-৪ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটগুলিকে কিউরেট এবং প্রস্তুত করার জন্য উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টা বিনিয়োগ করেছে।

• ওপেনএআই-এর o3-মিনি থেকে যুক্তিশৃঙ্খল: মডেলগুলি জটিল যুক্তিবোধ প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি শিখতে ওপেনএআই-এর o3-মিনি মডেল দ্বারা তৈরি যুক্তিশৃঙ্খল ব্যবহার করে। এই চেইনগুলি SLM-গুলিকে অনুসরণ করার জন্য একটি বিশদ রোডম্যাপ সরবরাহ করে, যা তাদের অন্তর্নিহিত যুক্তির গভীর ধারণা বিকাশে সক্ষম করে।
• সিন্থেটিক গাণিতিক সমস্যা: ফাই-৪-মিনি-রিজনিং মডেলটি DeepSeek-R1 দ্বারা তৈরি এক মিলিয়ন গাণিতিক সমস্যার একটি সিন্থেটিক ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত। এই ডেটাসেটটি বিভিন্ন ধরণের গাণিতিক চ্যালেঞ্জ সরবরাহ করে, যা মডেলটিকে শক্তিশালী সমস্যা সমাধানের দক্ষতা বিকাশে সহায়তা করে।
• সহায়ক/ক্ষতিকরতাহীন ডেটাসেট: মডেলগুলি সহায়ক এবং ক্ষতিকরতাহীনতাকে প্রচার করার জন্য ডিজাইন করা ডেটাসেট ব্যবহার করে পোস্ট-প্রশিক্ষণের মধ্য দিয়ে যায়। এটি নিশ্চিত করতে সহায়তা করে যে মডেলগুলি নিরাপদ এবং দায়িত্বশীল আউটপুট তৈরি করে।

প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম

ফাই-৪ মডেলগুলি তত্ত্বাবধানে শেখা, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং ডিস্টিলেশনের সংমিশ্রণে প্রশিক্ষিত। এই কৌশলগুলি যুক্তিবোধ বিষয়ক কাজের জন্য মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করতে এবং সেগুলি সঠিক এবং দক্ষ উভয়ই নিশ্চিত করতে একসাথে কাজ করে।

• সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিং (SFT): SFT ওপেনএআই-এর o3-মিনি মডেল দ্বারা তৈরি যুক্তিশৃঙ্খলগুলিতে মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে ব্যবহৃত হয়। এটি মডেলগুলিকে জটিল যুক্তিবোধ প্রক্রিয়ার বৈশিষ্ট্যযুক্ত নির্দিষ্ট প্যাটার্ন এবং সম্পর্কগুলি শিখতে দেয়।
• রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL): RL ফাই-৪-রিজনিং-প্লাস মডেলটিকে তার যুক্তির নির্ভুলতা এবং দক্ষতার উপর ভিত্তি করে একটি পুরস্কার সংকেত সর্বাধিক করার জন্য প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। এটি মডেলটিকে সমস্যা সমাধানের জন্য কৌশল বিকাশ করতে উৎসাহিত করে যা কার্যকর এবং কম্পিউটেশনালি দক্ষ উভয়ই।
• ডিস্টিলেশন: ডিস্টিলেশন বৃহত্তর, আরও জটিল মডেলগুলি থেকে ছোট ফাই-৪ মডেলগুলিতে জ্ঞান স্থানান্তর করতে ব্যবহৃত হয়। এটি SLM-গুলিকে তাদের ছোট আকার এবং দক্ষতা বজায় রেখে অনেক বড় মডেলের সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা স্তর অর্জন করতে দেয়।

দক্ষতার জন্য অপ্টিমাইজেশন

ফাই-৪ মডেলগুলি বিকাশের অন্যতম প্রধান লক্ষ্য ছিল তাদের দক্ষতার জন্য অপ্টিমাইজ করা। এটি তাদের নকশা এবং প্রশিক্ষণের বিভিন্ন দিক থেকে প্রতিফলিত হয়।

• কম্প্যাক্ট আর্কিটেকচার: ফাই-৪ মডেলগুলি একটি কমপ্যাক্ট আর্কিটেকচারের সাথে ডিজাইন করা হয়েছে যা প্রয়োজনীয় প্যারামিটারের সংখ্যা হ্রাস করে। এটি মডেলগুলি চালানোর কম্পিউটেশনাল খরচ কমিয়ে দেয় এবং তাদের সংস্থান-সীমাবদ্ধ ডিভাইসে স্থাপনের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
• কোয়ান্টাইজেশন: কোয়ান্টাইজেশন মডেলগুলির মেমরি পদচিহ্ন কমাতে এবং তাদের অনুমানের গতি উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। এর মধ্যে মডেলের প্যারামিটারগুলিকে কম বিট ব্যবহার করে উপস্থাপন করা জড়িত, যা মডেল চালানোর কম্পিউটেশনাল খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে।
• হার্ডওয়্যার ত্বরণ: ফাই-৪ মডেলগুলি সিপিইউ, জিপিইউ এবং এনপিইউ সহ বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে হার্ডওয়্যার ত্বরণের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এটি তাদের বিস্তৃত ডিভাইসে সর্বোচ্চ কর্মক্ষমতা অর্জনে সহায়তা করে।

এআই-এর ভবিষ্যতের জন্য প্রভাব

ফাই-৪ মডেলগুলি এআই বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে, যার প্রভাব তাদের জন্য ডিজাইন করা নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির বাইরেও বিস্তৃত। তুলনামূলকভাবে ছোট আকার এবং কম্পিউটেশনাল সংস্থানগুলির সাথে উচ্চ কর্মক্ষমতা অর্জনের ক্ষমতা বিস্তৃত সেটিংসে এআই স্থাপনের জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।

এআই-এর গণতন্ত্রায়ণ

ফাই-৪ মডেলগুলি এই সত্যের প্রমাণ যে বিশাল কম্পিউটেশনাল সংস্থান বা মালিকানাধীন ডেটাসেটের অ্যাক্সেসের প্রয়োজন ছাড়াই শক্তিশালী এআই ক্ষমতা অর্জন করা যেতে পারে। এটি এআই-এর অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে, ডেভেলপার এবং গবেষকদের সীমিত সংস্থান থাকা সত্ত্বেও উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সক্ষম করে।

এজ কম্পিউটিং

ফাই-৪ মডেলগুলির ছোট আকার এবং দক্ষতা তাদের প্রান্ত কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে। এটি ডেটা উৎসের কাছাকাছি এআই স্থাপন করার অনুমতি দেয়, লেটেন্সি হ্রাস করে এবং প্রতিক্রিয়াশীলতা উন্নত করে। প্রান্ত কম্পিউটিং শিল্প, স্বাস্থ্যসেবা থেকে পরিবহন পর্যন্ত বিস্তৃত শিল্পে বিপ্লব ঘটাতে পারে।

ব্যক্তিগতকৃত এআই

ফাই-৪ মডেলগুলি পৃথক ব্যবহারকারী বা সংস্থার নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে কাস্টমাইজ এবং মানিয়ে নেওয়া যেতে পারে। এটি ব্যক্তিগতকৃত এআই অভিজ্ঞতা তৈরি করার অনুমতি দেয় যা প্রতিটি ব্যবহারকারীর অনন্য প্রয়োজনীয়তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ব্যক্তিগতকৃত এআই উত্পাদনশীলতা উন্নত করতে, শেখার উন্নতি করতে এবং সামগ্রিক সুস্থতা উন্নত করতে পারে।

টেকসই এআই

ফাই-৪ মডেলগুলি বৃহত্তর ভাষার মডেলগুলির একটি আরও টেকসই বিকল্প, যার জন্য কম শক্তি এবং কম্পিউটেশনাল সংস্থানগুলির প্রয়োজন হয়। এটি এআই-এর পরিবেশগত প্রভাব কমাতে এবং এটি নিশ্চিত করতে গুরুত্বপূর্ণ যে এটিকে একটি দায়িত্বশীল এবং টেকসই উপায়ে স্থাপন করা যেতে পারে।

মাইক্রোসফটের ফাই-৪-রিজনিং মডেলগুলি এআই-এর সর্বদা পরিবর্তনশীল বিশ্বে কেবল অন্য একটি পুনরাবৃত্তি নয়; তারা একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন। তারা প্রমাণ করে যে বুদ্ধিমত্তা কেবলমাত্র আকার এবং কম্পিউটেশনাল শক্তির একটি কাজ নয় বরং চতুর নকশা, ডেটার সতর্ক কিউরেশন এবং উদ্ভাবনী প্রশিক্ষণ কৌশলগুলির মাধ্যমে অর্জন করা যেতে পারে। এই মডেলগুলি ক্রমাগত বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে তারা এআই-এর জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মোচন করতে এবং আমরা প্রযুক্তির সাথে যোগাযোগের পদ্ধতি পরিবর্তন করতে প্রস্তুত।