এআই-এর নতুন দিগন্ত: মাইক্রোসফটের বিটনেট

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (artificial intelligence) ক্রমাগত পরিবর্তনশীল ল্যান্ডস্কেপে, মাইক্রোসফটের জেনারেল আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স গ্রুপ থেকে একটি যুগান্তকারী উদ্ভাবন এসেছে, যা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (LLMs) দক্ষতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার সীমানা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করার প্রতিশ্রুতি দেয়। এই উদ্ভাবন, বিটনেট বি১.৫৮ ২বি৪টি (BitNet b1.58 2B4T) নামে পরিচিত, এআই মডেলগুলি কীভাবে ডিজাইন, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করা হয় তার একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন করে, যা দৈনন্দিন ডিভাইসে উন্নত এআই চালানোর জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।

বিটনেটের সারমর্ম: টারনারি কোয়ান্টাইজেশন

বিটনেটের মূলে রয়েছে টারনারি কোয়ান্টাইজেশন (ternary quantization) নামক একটি বিপ্লবী ধারণা। ঐতিহ্যবাহী এআই মডেলগুলি ওয়েটগুলি (weights) উপস্থাপন করার জন্য ১৬-বিট বা ৩২-বিট ফ্লোটিং-পয়েন্ট নম্বরের উপর নির্ভর করে, যা অভ্যন্তরীণ মান যা মডেলের ভাষা বোঝা এবং তৈরি করার ক্ষমতাকে নিয়ন্ত্রণ করে। বিপরীতে, বিটনেট একটি ভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে, শুধুমাত্র তিনটি স্বতন্ত্র মান ব্যবহার করে: -১, ০ এবং +১। এর মানে হল যে প্রতিটি ওজন শুধুমাত্র ১.৫৮ বিটে সংরক্ষণ করা যেতে পারে, যা প্রচলিত মডেলগুলির জন্য প্রয়োজনীয় ১৬ বা ৩২ বিটের তুলনায় একটি উল্লেখযোগ্য হ্রাস।

এই আপাতদৃষ্টিতে সরল পরিবর্তনের মেমরি ব্যবহার এবং computational দক্ষতার জন্য গভীর প্রভাব রয়েছে। প্রতিটি ওজন সংরক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় বিটের সংখ্যা হ্রাস করে, বিটনেট মডেলের মেমরি পদচিহ্নকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, যা সীমিত সংস্থান সহ ডিভাইসগুলিতে চালানো সম্ভব করে। তাছাড়া, টারনারি মানগুলির ব্যবহার অনুমানের সময় প্রয়োজনীয় গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলিকে সরল করে, যা দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের সময় এবং কম শক্তি খরচ করে।

একটি হালকা ওজনের দৈত্যকে প্রশিক্ষণ দেওয়া

বিটনেট বি১.৫৮ ২বি৪টি (BitNet b1.58 2B4T) মডেলটিতে দুই বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যা জটিল ভাষা বোঝা এবং তৈরি করার ক্ষমতার প্রমাণ। যাইহোক, কম-নির্ভুলতার ওজন একটি অনন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে: প্রতিটি ওজনে সংরক্ষিত তথ্যের পরিমাণ হ্রাস করার সময় কীভাবে কর্মক্ষমতা বজায় রাখা যায়?

মাইক্রোসফটের সমাধান ছিল চারটি ট্রিলিয়ন টোকেনের একটি বিশাল ডেটাসেটের উপর মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, যা ৩৩ মিলিয়ন বইয়ের সামগ্রীর সমতুল্য। এই বিস্তৃত প্রশিক্ষণ বিটনেটকে ভাষার সূক্ষ্মতা শিখতে এবং তার ওজনের সীমিত নির্ভুলতার জন্য ক্ষতিপূরণ দিতে সহায়তা করে। ফলস্বরূপ, বিটনেট মেটার লামা ৩.২ ১বি (Meta’s Llama 3.2 1B), গুগলের জেম্মা ৩ ১বি (Google’s Gemma 3 1B), এবং আলিবাবার কুইন ২.৫ ১.৫বি (Alibaba’s Qwen 2.5 1.5B) এর মতো একই আকারের অন্যান্য শীর্ষস্থানীয় মডেলের সমান বা তার চেয়েও ভালো কর্মক্ষমতা অর্জন করে।

প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের বিশাল স্কেল বিটনেটের সাফল্যের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। মডেলটিকে বিপুল পরিমাণে টেক্সটের সাথে পরিচয় করিয়ে দেওয়ার মাধ্যমে, গবেষকরা নিশ্চিত করতে সক্ষম হয়েছিলেন যে এটি পূর্বে দেখা যায়নি এমন ডেটাতেও ভালোভাবে জেনারেলাইজ করতে পারে এবং কম-নির্ভুলতার ওজন থাকা সত্ত্বেও এর নির্ভুলতা বজায় রাখতে পারে। এটি আধুনিক এআইতে ডেটার গুরুত্ব তুলে ধরে, যেখানে বৃহৎ ডেটাসেটগুলি প্রায়শই মডেল আর্কিটেকচার বা computational সংস্থানগুলির সীমাবদ্ধতা পূরণ করতে পারে।

বেঞ্চমার্কিং শ্রেষ্ঠত্ব

এর কর্মক্ষমতা যাচাই করার জন্য, বিটনেট বি১.৫৮ ২বি৪টি (BitNet b1.58 2B4T) গ্রেড-স্কুলের গণিত সমস্যা এবং সাধারণ জ্ঞান যুক্তির প্রয়োজন এমন প্রশ্ন সহ বিভিন্ন কাজের উপর কঠোর বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায় অংশ নিয়েছে। ফলাফলগুলি চিত্তাকর্ষক ছিল, বিটনেট শক্তিশালী কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে এবং এমনকি কিছু মূল্যায়নে তার প্রতিযোগীদের চেয়েও ভাল ফল করে।

এই বেঞ্চমার্কগুলি বিটনেটের ক্ষমতার বাস্তব প্রমাণ সরবরাহ করে এবং প্রমাণ করে যে মডেলটি কেবল একটি তাত্ত্বিক কৌতূহল নয়। প্রকৃত জ্ঞান এবং যুক্তির দক্ষতা উভয়ের প্রয়োজন এমন কাজগুলিতে দক্ষতা অর্জনের মাধ্যমে, বিটনেট প্রমাণ করে যে এটি তার অপ্রচলিত আর্কিটেকচার সত্ত্বেও কার্যকরভাবে ভাষা বুঝতে এবং তৈরি করতে পারে।

তাছাড়া, বেঞ্চমার্ক ফলাফলগুলি চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারী থেকে শুরু করে সামগ্রী তৈরি এবং ডেটা বিশ্লেষণ পর্যন্ত বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বিটনেট ব্যবহারের সম্ভাবনা তুলে ধরে। বিভিন্ন ধরণের কাজে ভালোভাবে কাজ করার ক্ষমতা থেকে বোঝা যায় যে এটি ডেভেলপার এবং গবেষকদের জন্য একটি বহুমুখী হাতিয়ার হতে পারে।

মেমরি দক্ষতা: একটি গেম চেঞ্জার

বিটনেটের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য দিকগুলির মধ্যে একটি হল এর মেমরি দক্ষতা। মডেলটির জন্য মাত্র ৪০০ এমবি মেমরির প্রয়োজন, যা তুলনামূলক মডেলগুলির সাধারণত যা প্রয়োজন তার এক তৃতীয়াংশের কম। মেমরি পদচিহ্নের এই নাটকীয় হ্রাস সীমিত সংস্থানযুক্ত ডিভাইসগুলিতে, যেমন স্মার্টফোন, ল্যাপটপ এবং এম্বেডেড সিস্টেমে উন্নত এআই চালানোর জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।

উচ্চ-সম্পন্ন জিপিইউ (GPU) বা বিশেষ এআই হার্ডওয়্যারের উপর নির্ভর না করে Apple-এর M2 চিপ সহ স্ট্যান্ডার্ড সিপিইউতে (CPU) বিটনেট চালানোর ক্ষমতা একটি গুরুত্বপূর্ণ সাফল্য। এটি এআইতে অ্যাক্সেসকে democratize করে, ডেভেলপারদের বিস্তৃত ডিভাইসগুলিতে উন্নত ভাষা মডেল স্থাপন করতে এবং বৃহত্তর দর্শকদের কাছে পৌঁছাতে দেয়।

এই মেমরি দক্ষতা কেবল সুবিধার বিষয় নয়; এটি শক্তি খরচ এবং ব্যয়ের উপরও গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে। মডেল চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় মেমরির পরিমাণ হ্রাস করে, বিটনেট এটির শক্তি খরচও হ্রাস করে, যা এটিকে আরও টেকসই এবং পরিবেশ বান্ধব এআই সমাধানে পরিণত করে। তদুপরি, স্ট্যান্ডার্ড হার্ডওয়্যারে বিটনেট চালানোর ক্ষমতা ব্যয়বহুল জিপিইউর প্রয়োজনীয়তা দূর করে, মডেল স্থাপন এবং চালানোর খরচ কমিয়ে দেয়।

বিটনেট.সিপিপি (bitnet.cpp) এর শক্তি

বিটনেটের ব্যতিক্রমী মেমরি দক্ষতা এবং কর্মক্ষমতা একটি কাস্টম সফ্টওয়্যার ফ্রেমওয়ার্ক বিটনেট.সিপিপি (bitnet.cpp) দ্বারা সম্ভব হয়েছে। এই ফ্রেমওয়ার্কটি বিশেষভাবে মডেলের টারনারি ওজনগুলির সম্পূর্ণ সুবিধা নিতে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, যা প্রতিদিনের কম্পিউটিং ডিভাইসগুলিতে দ্রুত এবং হালকা ওজনের কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করে।

Hugging Face-এর ট্রান্সফরমারগুলির (Transformers) মতো স্ট্যান্ডার্ড এআই লাইব্রেরিগুলি বিটনেট বি১.৫৮ ২বি৪টি (BitNet b1.58 2B4T) এর মতো একই কর্মক্ষমতা সুবিধা দেয় না, কাস্টম বিটনেট.সিপিপি (bitnet.cpp) ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করা অপরিহার্য করে তোলে। গিটহাবে (GitHub) উপলব্ধ, ফ্রেমওয়ার্কটি বর্তমানে সিপিইউগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, তবে ভবিষ্যতের আপডেটে অন্যান্য প্রসেসর ধরণের জন্য সমর্থন পরিকল্পনা করা হয়েছে।

বিটনেট.সিপিপি (bitnet.cpp) এর বিকাশ এআইতে সফ্টওয়্যার অপ্টিমাইজেশনের গুরুত্বের প্রমাণ। হার্ডওয়্যার এবং মডেলের নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের সাথে সফ্টওয়্যারটিকে তৈরি করার মাধ্যমে, ডেভেলপাররা কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতায় উল্লেখযোগ্য লাভ অর্জন করতে পারে। এটি এআই বিকাশের জন্য একটি সামগ্রিক পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে, যেখানে হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার এবং মডেল আর্কিটেকচার সবগুলি সাবধানে বিবেচনা করা হয় এবং একসাথে অপ্টিমাইজ করা হয়।

মডেল কম্প্রেশনের একটি অভিনব পদ্ধতি

মেমরি বাঁচানোর জন্য মডেলের নির্ভুলতা কমানোর ধারণাটি নতুন নয়, এবং গবেষকরা দীর্ঘদিন ধরে মডেল কম্প্রেশন কৌশলগুলি অনুসন্ধান করেছেন। যাইহোক, অতীতের বেশিরভাগ প্রচেষ্টায় প্রশিক্ষণের পরে পূর্ণ-নির্ভুলতার মডেলগুলিকে রূপান্তর করা জড়িত ছিল, প্রায়শই নির্ভুলতার মূল্যে। বিটনেট বি১.৫৮ ২বি৪টি (BitNet b1.58 2B4T) একটি ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করে: এটি শুধুমাত্র তিনটি ওজন মান (-১, ০ এবং +১) ব্যবহার করে প্রথম থেকে প্রশিক্ষিত। এটি এটিকে আগের পদ্ধতিগুলিতে দেখা কর্মক্ষমতা হ্রাসের অনেকগুলি এড়াতে দেয়।

এই ‘স্ক্র্যাচ থেকে প্রশিক্ষণ’ পদ্ধতিটি বিটনেটের জন্য একটি মূল পার্থক্যকারী। কম-নির্ভুলতার ওজন মাথায় রেখে শুরু থেকেই মডেলটি ডিজাইন করার মাধ্যমে, গবেষকরা প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে অপ্টিমাইজ করতে এবং নিশ্চিত করতে সক্ষম হয়েছিলেন যে মডেলটি সীমিত নির্ভুলতা সত্ত্বেও কার্যকরভাবে শিখতে এবং জেনারেলাইজ করতে পারে। এটি ঐতিহ্যবাহী এআই দৃষ্টান্তগুলি পুনর্বিবেচনা করার এবং মডেল ডিজাইন এবং প্রশিক্ষণের জন্য নতুন পদ্ধতি অন্বেষণ করার গুরুত্ব তুলে ধরে।

স্থিতিশীলতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার জন্য প্রভাব

বিটনেটের মতো কম-নির্ভুলতার এআই মডেলগুলির দিকে পরিবর্তনের স্থিতিশীলতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে। বৃহৎ এআই মডেল চালানো সাধারণত শক্তিশালী হার্ডওয়্যার এবং যথেষ্ট শক্তির দাবি করে, যা খরচ এবং পরিবেশগত প্রভাব বাড়িয়ে তোলে। যেহেতু বিটনেট অত্যন্ত সরল গণনার উপর নির্ভর করে - গুণনের পরিবর্তে বেশিরভাগ যোগ - এটি অনেক কম শক্তি খরচ করে।

মাইক্রোসফটের গবেষকরা অনুমান করেছেন যে এটি তুলনামূলক পূর্ণ-নির্ভুলতার মডেলের তুলনায় ৮৫ থেকে ৯৬ শতাংশ কম শক্তি ব্যবহার করে। এটি ক্লাউড-ভিত্তিক সুপারকম্পিউটারের প্রয়োজন ছাড়াই সরাসরি ব্যক্তিগত ডিভাইসে উন্নত এআই চালানোর দ্বার উন্মোচন করতে পারে। শক্তি খরচ হ্রাস করা এআইকে আরও স্থিতিশীল এবং এর কার্বন পদচিহ্ন হ্রাস করার দিকে একটি বড় পদক্ষেপ।

তাছাড়া, ব্যক্তিগত ডিভাইসে বিটনেট চালানোর ক্ষমতা এআইতে অ্যাক্সেসকে democratize করতে পারে, যা ব্যবহারকারীদের ব্যয়বহুল ক্লাউড পরিষেবার উপর নির্ভর না করে উন্নত ভাষামডেল থেকে উপকৃত হতে দেয়। এটি শিক্ষা, স্বাস্থ্যসেবা এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিতে গভীর প্রভাব ফেলতে পারে, যেখানে এআই ব্যক্তিগতকৃত শিক্ষা প্রদান, রোগ নির্ণয় এবং তথ্যের অ্যাক্সেস উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

সীমাবদ্ধতা এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশ

যদিও বিটনেট বি১.৫৮ ২বি৪টি (BitNet b1.58 2B4T) এআই দক্ষতার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি উপস্থাপন করে, তবে এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এটি বর্তমানে শুধুমাত্র নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যার সমর্থন করে এবং কাস্টম বিটনেট.সিপিপি (bitnet.cpp) ফ্রেমওয়ার্ক প্রয়োজন। এর কনটেক্সট উইন্ডো - এটি একবারে প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে এমন টেক্সটের পরিমাণ - সবচেয়ে উন্নত মডেলগুলির তুলনায় ছোট।

গবেষকরা এখনও তদন্ত করছেন কেন মডেলটি এত সরলীকৃত আর্কিটেকচারের সাথে এত ভাল কাজ করে। ভবিষ্যতের কাজগুলির মধ্যে আরও ভাষা এবং দীর্ঘ টেক্সট ইনপুটগুলির জন্য সমর্থন সহ এর ক্ষমতা প্রসারিত করার লক্ষ্য রয়েছে। এই চলমান প্রচেষ্টাগুলি বিটনেটকে আরও পরিমার্জন এবং উন্নত করবে, যা এআই ল্যান্ডস্কেপে একটি শীর্ষস্থানীয় প্রযুক্তি হিসাবে এর স্থানকে সুসংহত করবে।

মডেলের আর্কিটেকচার এবং এত সরলীকৃত কাঠামো দিয়ে কাজ করার ক্ষমতার অনুসন্ধান ভবিষ্যতের অগ্রগতির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বিটনেটকে দক্ষতার সাথে কাজ করতে সক্ষম করে এমন অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াগুলি বোঝা আরও অপ্টিমাইজড এবং শক্তিশালী এআই মডেলগুলি বিকাশের পথ প্রশস্ত করবে।

আরও উন্নয়ন মডেলের ক্ষমতা প্রসারিত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করবে, যার মধ্যে বিশ্বজুড়ে যোগাযোগের বাধা ভেঙে আরও বিস্তৃত পরিসরের ভাষার জন্য সমর্থন অন্তর্ভুক্ত থাকবে। এছাড়াও, মডেলটি একবারে প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে এমন টেক্সট ইনপুটগুলির দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি করা এটিকে আরও জটিল এবং সূক্ষ্ম কাজগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম করবে।

বিটনেটের ভবিষ্যতে প্রচুর সম্ভাবনা রয়েছে, যা বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বিপ্লব ঘটানোর প্রতিশ্রুতি দেয়। মডেলটি ক্রমাগত বিকশিত এবং উন্নত হওয়ার সাথে সাথে এটি নিঃসন্দেহে এআই এবং সমাজে এর ভূমিকাকে আকার দেবে।

বিটনেটের বিকাশ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে উদ্ভাবনের ধ্রুবক সাধনা প্রদর্শন করে। প্রচলিত পদ্ধতিগুলিকে চ্যালেঞ্জ করে এবং যা সম্ভব তার সীমানা ঠেলে, গবেষকরা এমন ভবিষ্যতের পথ প্রশস্ত করছেন যেখানে এআই আরও অ্যাক্সেসযোগ্য, টেকসই এবং প্রভাবশালী।