Phi পরিবারের বিস্তার: মাল্টিমোডাল ক্ষমতার সূচনা
মাইক্রোসফটের স্মল ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (SLM) এর জগতে অবদান হল Phi পরিবার, যা কম্প্যাক্ট মডেলের একটি স্যুট। Phi-এর চতুর্থ প্রজন্ম প্রাথমিকভাবে ডিসেম্বরে চালু করা হয়েছিল, এবং এখন, মাইক্রোসফট দুটি গুরুত্বপূর্ণ সংযোজন নিয়ে এই লাইনআপকে আরও বাড়িয়ে তুলছে: Phi-4-multimodal এবং Phi-4-mini। তাদের পূর্বসূরীদের মতোই, এই নতুন মডেলগুলি Azure AI Foundry, Hugging Face এবং Nvidia API Catalog-এর মাধ্যমে সহজলভ্য হবে, সবই পারমিসিভ MIT লাইসেন্সের অধীনে।
Phi-4-multimodal বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য। এটি একটি 5.6 বিলিয়ন প্যারামিটার মডেল যা ‘মিক্সচার-অফ-LoRAs’ (লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশন) নামক একটি অত্যাধুনিক কৌশল ব্যবহার করে। এই পদ্ধতি মডেলটিকে একই সাথে স্পিচ, ভিজ্যুয়াল ইনপুট এবং টেক্সচুয়াল ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে। LoRAs একটি বৃহৎ ভাষা মডেলের নির্দিষ্ট কাজের পারফরম্যান্স বাড়ানোর জন্য একটি অভিনব পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে, এর সমস্ত প্যারামিটার জুড়ে ব্যাপক ফাইন-টিউনিংয়ের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। পরিবর্তে, LoRA ব্যবহার করে ডেভেলপাররা কৌশলগতভাবে মডেলটিতে অল্প সংখ্যক নতুন ওয়েট যুক্ত করে। শুধুমাত্র এই নতুন যুক্ত করা ওয়েটগুলি প্রশিক্ষণের মধ্য দিয়ে যায়, যার ফলে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত এবং আরও মেমরি-দক্ষ প্রক্রিয়া সম্পন্ন হয়। এর ফলাফল হল আরও হালকা মডেলের একটি সংগ্রহ যা সংরক্ষণ, শেয়ার এবং স্থাপন করা অনেক সহজ।
এই দক্ষতার প্রভাব যথেষ্ট। Phi-4-multimodal কম লেটেন্সি সহ ইনফেরেঞ্জ অর্জন করে – অর্থাৎ এটি খুব দ্রুত তথ্য প্রক্রিয়া করতে এবং প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে – একই সাথে অন-ডিভাইস এক্সিকিউশনের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়। এটি কম্পিউটেশনাল ওভারহেডকে নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে, এমন ডিভাইসগুলিতে অত্যাধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশন চালানো সম্ভব করে তোলে যেখানে পূর্বে প্রয়োজনীয় প্রসেসিং ক্ষমতা ছিল না।
সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্র: স্মার্টফোন থেকে ফিনান্সিয়াল সার্ভিস
Phi-4-multimodal এর সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিভিন্ন এবং সুদূরপ্রসারী। মডেলটি স্মার্টফোনে নির্বিঘ্নে কাজ করছে, যানবাহনের মধ্যে উন্নত বৈশিষ্ট্যগুলিকে শক্তি দিচ্ছে, অথবা হালকা এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন চালাচ্ছে এমন কল্পনা করুন। একটি আকর্ষণীয় উদাহরণ হল একটি বহুভাষিক ফিনান্সিয়াল সার্ভিস অ্যাপ্লিকেশন, যা বিভিন্ন ভাষায় ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম, ডকুমেন্টের মতো ভিজ্যুয়াল ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে এবং ব্যবহারকারীর ডিভাইসে দক্ষতার সাথে চলতে পারে।
শিল্প বিশ্লেষকরা Phi-4-multimodal এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনাকে স্বীকৃতি দিচ্ছেন। এটি ডেভেলপারদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হিসাবে দেখা হচ্ছে, বিশেষ করে যারা মোবাইল ডিভাইস বা সীমিত কম্পিউটেশনাল রিসোর্স সম্পন্ন পরিবেশের জন্য AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে চান।
ফরেস্টারের ভাইস প্রেসিডেন্ট এবং প্রিন্সিপাল অ্যানালিস্ট চার্লি ডাই, টেক্সট, ইমেজ এবং অডিও প্রসেসিংকে শক্তিশালী যুক্তিযুক্ত ক্ষমতাগুলির সাথে একত্রিত করার ক্ষেত্রে মডেলটির ক্ষমতার উপর জোর দিয়েছেন। তিনি জোর দিয়ে বলেন যে এই সমন্বয় AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উন্নত করে, ডেভেলপার এবং এন্টারপ্রাইজগুলিকে ‘বহুমুখী, দক্ষ এবং প্রসারণযোগ্য সমাধান’ প্রদান করে।
এভারেস্ট গ্রুপের একজন পার্টনার যুগল জোশী, কম্পিউট-সীমাবদ্ধ পরিবেশে স্থাপনের জন্য মডেলটির উপযুক্ততা স্বীকার করেছেন। যদিও তিনি উল্লেখ করেছেন যে মোবাইল ডিভাইসগুলি সমস্ত জেনারেটিভ AI ব্যবহারের ক্ষেত্রে আদর্শ প্ল্যাটফর্ম নাও হতে পারে, তিনি নতুন SLM গুলিকে ডিপসিক (DeepSeek) থেকে অনুপ্রাণিত মাইক্রোসফটের প্রতিফলন হিসাবে দেখেন, যা বৃহৎ আকারের কম্পিউট পরিকাঠামোর উপর নির্ভরতা কমানোর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
বেঞ্চমার্কিং পারফরম্যান্স: শক্তি এবং উন্নতির ক্ষেত্র
যখন বেঞ্চমার্ক পারফরম্যান্সের কথা আসে, তখন Phi-4-multimodal Gemini-2.0-Flash এবং GPT-4o-realtime-preview-এর মতো মডেলগুলির তুলনায় পারফরম্যান্স গ্যাপ প্রদর্শন করে, বিশেষ করে স্পিচ কোয়েশ্চেন আনসারিং (QA) টাস্কে। মাইক্রোসফট স্বীকার করে যে Phi-4 মডেলগুলির ছোট আকার স্বাভাবিকভাবেই প্রশ্ন-উত্তর দেওয়ার জন্য বাস্তব তথ্য ধরে রাখার ক্ষমতা সীমিত করে। যাইহোক, কোম্পানি মডেলটির ভবিষ্যতের পুনরাবৃত্তিতে এই ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য চলমান প্রচেষ্টার উপর জোর দেয়।
তা সত্ত্বেও, Phi-4-multimodal অন্যান্য ক্ষেত্রে চিত্তাকর্ষক শক্তি প্রদর্শন করে। উল্লেখযোগ্যভাবে, এটি গাণিতিক এবং বৈজ্ঞানিক যুক্তি, অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR), এবং ভিজ্যুয়াল সায়েন্স রিজনিং-এর মতো কাজগুলিতে Gemini-2.0-Flash Lite এবং Claude-3.5-Sonnet সহ বেশ কয়েকটি জনপ্রিয় LLM-কে ছাড়িয়ে গেছে। এগুলি শিক্ষামূলক সফ্টওয়্যার থেকে শুরু করে বৈজ্ঞানিক গবেষণার সরঞ্জাম পর্যন্ত বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ক্ষমতা।
Phi-4-mini: কম্প্যাক্ট আকার, চিত্তাকর্ষক পারফরম্যান্স
Phi-4-multimodal এর পাশাপাশি, মাইক্রোসফট Phi-4-mini চালু করেছে। এই মডেলটি আরও কম্প্যাক্ট, 3.8 বিলিয়ন প্যারামিটার নিয়ে গঠিত। এটি একটি ডেন্স ডিকোডার-অনলি ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং 128,000 টোকেন পর্যন্ত সিকোয়েন্স সমর্থন করে।
মাইক্রোসফটের জেনারেটিভ AI-এর ভিপি, ওয়েইঝু চেন, Phi-4-mini-এর ছোট আকার সত্ত্বেও এর অসাধারণ পারফরম্যান্সের উপর জোর দিয়েছেন। নতুন মডেলগুলির বিশদ বিবরণ দিয়ে একটি ব্লগ পোস্টে, তিনি উল্লেখ করেছেন যে Phi-4-mini ‘টেক্সট-ভিত্তিক কাজগুলিতে বৃহত্তর মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়া অব্যাহত রেখেছে, যার মধ্যে যুক্তি, গণিত, কোডিং, নির্দেশ অনুসরণ এবং ফাংশন-কলিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।’ এটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন ডোমেনে উল্লেখযোগ্য মান সরবরাহ করার জন্য আরও ছোট মডেলগুলির সম্ভাব্যতাকে তুলে ধরে।
IBM-এর Granite আপডেট: রিজনিং ক্ষমতা বাড়ানো
SLM-এর অগ্রগতি শুধুমাত্র মাইক্রোসফটের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। IBM তার গ্রানাইট ফ্যামিলি অফ ফাউন্ডেশনাল মডেলগুলির একটি আপডেট প্রকাশ করেছে, যেখানে Granite 3.2 2B এবং 8B মডেলগুলি চালু করা হয়েছে। এই নতুন মডেলগুলিতে উন্নত ‘চেইন অফ থট’ ক্ষমতা রয়েছে, যা রিজনিং ক্ষমতা বাড়ানোর একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক। এই উন্নতি মডেলগুলিকে তাদের পূর্বসূরীদের তুলনায় উন্নত পারফরম্যান্স অর্জন করতে দেয়।
অধিকন্তু, IBM বিশেষভাবে ডকুমেন্ট বোঝার কাজের জন্য ডিজাইন করা একটি নতুন ভিশন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (VLM) উন্মোচন করেছে। এই VLM এমন পারফরম্যান্স প্রদর্শন করে যা DocVQA, ChartQA, AI2D, এবং OCRBench1-এর মতো বেঞ্চমার্কে Llama 3.2 11B এবং Pixtral 12B-এর মতো উল্লেখযোগ্যভাবে বৃহত্তর মডেলগুলির সাথে মেলে বা অতিক্রম করে। এটি নির্দিষ্ট ডোমেনে প্রতিযোগিতামূলক পারফরম্যান্স প্রদানের ক্ষেত্রে ছোট, বিশেষায়িত মডেলগুলির ক্রমবর্ধমান প্রবণতাকে তুলে ধরে।
অন-ডিভাইস AI-এর ভবিষ্যত: একটি প্যারাডাইম শিফট
Phi-4-multimodal এবং Phi-4-mini-এর সূচনা, IBM-এর Granite আপডেটের সাথে, এমন একটি ভবিষ্যতের দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে শক্তিশালী AI ক্ষমতা বিভিন্ন ডিভাইসে সহজেই উপলব্ধ। এই পরিবর্তনের বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গভীর প্রভাব রয়েছে:
- AI-এর গণতন্ত্রীকরণ: ছোট, আরও দক্ষ মডেলগুলি AI কে বৃহত্তর ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারীদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে, শুধুমাত্র যাদের কাছে বিশাল কম্পিউটিং সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে তাদের জন্য নয়।
- উন্নত গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা: অন-ডিভাইস প্রসেসিং ক্লাউডে সংবেদনশীল ডেটা প্রেরণের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা বাড়ায়।
- উন্নত প্রতিক্রিয়াশীলতা এবং বিলম্ব: স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ ক্লাউড-ভিত্তিক AI এর সাথে সম্পর্কিত বিলম্বগুলি দূর করে, যার ফলে দ্রুত প্রতিক্রিয়ার সময় এবং আরও নির্বিঘ্ন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা হয়।
- অফলাইন কার্যকারিতা: অন-ডিভাইস AI ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই কাজ করতে পারে, প্রত্যন্ত বা কম-সংযোগ পরিবেশে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।
- হ্রাসকৃত শক্তি খরচ: ছোট মডেলগুলি পরিচালনা করার জন্য কম শক্তির প্রয়োজন হয়, যা মোবাইল ডিভাইসের জন্য দীর্ঘ ব্যাটারি লাইফ এবং কম পরিবেশগত প্রভাব সৃষ্টি করে।
- এজ কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশন: এর মধ্যে রয়েছে স্ব-চালিত ড্রাইভিং, স্মার্ট ম্যানুফ্যাকচারিং এবং রিমোট হেলথকেয়ারের মতো ক্ষেত্রগুলি।
SLM-এর অগ্রগতি AI ল্যান্ডস্কেপে একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের দিকে পরিচালিত করছে। যদিও বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে চলেছে, Phi পরিবারের মতো কম্প্যাক্ট, দক্ষ মডেলগুলির উত্থান এমন একটি ভবিষ্যতের পথ প্রশস্ত করছে যেখানে AI আরও বিস্তৃত, অ্যাক্সেসযোগ্য এবং আমাদের দৈনন্দিন জীবনে একত্রিত। ফোকাস নিছক আকার থেকে দক্ষতা, বিশেষীকরণ এবং আমরা প্রতিদিন যে ডিভাইসগুলি ব্যবহার করি সেগুলিতে সরাসরি শক্তিশালী AI ক্ষমতা সরবরাহ করার ক্ষমতার দিকে সরে যাচ্ছে। এই প্রবণতা সম্ভবত আরও বাড়বে, যার ফলে আরও উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন এবং বিভিন্ন সেক্টরে AI-এর ব্যাপক গ্রহণ হবে। রিসোর্স-সীমাবদ্ধ ডিভাইসগুলিতে মাল্টিমোডাল ইনপুটগুলি বোঝার মতো জটিল কাজগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিবর্তনে একটি নতুন অধ্যায় উন্মোচন করে।
ক্রমবর্ধমান বুদ্ধিমান এবং সক্ষম SLM তৈরি করার প্রতিযোগিতা চলছে, এবং মাইক্রোসফটের নতুন অফার একটি বড় পদক্ষেপ।