NVIDIA-এর Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet উন্মোচন

NVIDIA-এর উদ্ভাবন উন্মোচন: Joey Conway-এর সাথে Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet - এর একটি বিশেষ সাক্ষাৎকার

একটি প্রকাশক কথোপকথনে, NVIDIA থেকে Joey Conway ওপেন-সোর্স বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) এবং স্বয়ংক্রিয় স্পিচ রিকগনিশন (ASR)-এর ক্ষেত্রে কোম্পানির সর্বশেষ অগ্রগতি নিয়ে গভীর আলোচনা করেছেন। আলোচনাটি Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet-এর উপর কেন্দ্র করে, এই দুটি যুগান্তকারী প্রকল্প NVIDIA-এর AI প্রযুক্তির সীমানা প্রসারিত করার প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে।

NVIDIA-এর ওপেন সোর্স কৌশল

NVIDIA দ্রুত ওপেন-সোর্স AI অঙ্গনে একটি গুরুত্বপূর্ণ শক্তি হিসেবে আবির্ভূত হচ্ছে। Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet TDT-এর মতো উন্নত মডেলগুলোর প্রকাশ AI প্রযুক্তিকে গণতান্ত্রিক করার এবং সম্প্রদায়ের মধ্যে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করার একটি কৌশলগত পদক্ষেপ। এই অত্যাধুনিক সরঞ্জামগুলো উপলব্ধ করার মাধ্যমে NVIDIA বিভিন্ন শিল্পে AI সমাধানের গবেষণা, উন্নয়ন এবং স্থাপনার গতি বাড়ানোর লক্ষ্যে কাজ করছে।

Llama Nemotron Ultra: দক্ষতা এবং কর্মক্ষমতা পুনরায় সংজ্ঞায়িত করা

Llama Nemotron Ultra, একটি ২৫৩ বিলিয়ন প্যারামিটার মডেল, NVIDIA-এর প্রকৌশলী দক্ষতার প্রমাণ। এর বিশেষত্ব হল Llama ৪০৫B এবং DeepSeek R1-এর মতো দ্বিগুণ আকারের মডেলগুলোর সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা প্রদানের ক্ষমতা। এই অসাধারণ কৃতিত্ব এটিকে একটি একক ৮x H১০০ নোডে স্থাপন করার অনুমতি দেয়, যা এটিকে ব্যবহারকারীদের জন্য আরও বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে।

গোপন উপাদান: FFN ফিউশন

Llama Nemotron Ultra-এর চিত্তাকর্ষক দক্ষতা মূলত FFN (ফিড-ফরওয়ার্ড নেটওয়ার্ক) ফিউশন নামক একটি উদ্ভাবনী কৌশলকে দায়ী করা হয়। NVIDIA-এর পাজল নিউরাল আর্কিটেকচার অনুসন্ধানের মাধ্যমে আবিষ্কৃত এই অপ্টিমাইজেশন কৌশলটি অপ্রয়োজনীয় অ্যাটেনশন লেয়ারগুলো হ্রাস করে মডেলের আর্কিটেকচারকে সুবিন্যস্ত করে।

FFN লেয়ারগুলোকে একটি সিকোয়েন্সে সারিবদ্ধ করে, এই কৌশলটি GPU-তে আরও বেশি সমান্তরাল কম্পিউটেশন সক্ষম করে। অবশিষ্ট লেয়ারগুলোকে মার্জ বা ফিউজ করলে দক্ষতা সর্বাধিক হয়, বিশেষ করে Meta-এর Llama 3.1 - 405B-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি বৃহত্তর মডেলগুলোর জন্য এটি বিশেষভাবে প্রযোজ্য। FFN ফিউশনের উপকারিতা দুটি: এটি উল্লেখযোগ্যভাবে থ্রুপুট উন্নত করে, ৩ থেকে ৫ গুণ পর্যন্ত গতিবৃদ্ধি অর্জন করে এবং মডেলের মেমরি ফুটপ্রিন্ট হ্রাস করে। হ্রাসকৃত আকার একটি বৃহত্তর KV ক্যাশের ব্যবহার করার অনুমতি দেয়, যা মডেলটিকে বৃহত্তর কনটেক্সট দৈর্ঘ্য পরিচালনা করতে সক্ষম করে।

চাহিদার ভিত্তিতে যুক্তি: একটি গেম-চেঞ্জিং বৈশিষ্ট্য

Llama Nemotron Ultra-এর সবচেয়ে অনন্য এবং মূল্যবান বৈশিষ্ট্যগুলোর মধ্যে একটি হল এর "রিজনিং অন/অফ" ক্ষমতা। এটি মডেলের যুক্তিবোধ প্রক্রিয়ার উপর অভূতপূর্ব নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে, যা উৎপাদন স্থাপনা এবং খরচ অপ্টিমাইজেশনের জন্য উল্লেখযোগ্য সুবিধা নিয়ে আসে।

সিস্টেম প্রম্পটের মাধ্যমে যুক্তিবোধ চালু এবং বন্ধ করার ক্ষমতা এন্টারপ্রাইজগুলোকে নির্ভুলতার সাথে লেটেন্সি এবং খরচের ভারসাম্য বজায় রাখার নমনীয়তা দেয়। যুক্তিবোধ, জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য অত্যাবশ্যক হলেও, আরও টোকেন তৈরি করে, যার ফলে উচ্চতর লেটেন্সি এবং খরচ হয়। সুস্পষ্ট নিয়ন্ত্রণ প্রদানের মাধ্যমে, NVIDIA ব্যবহারকারীদের কখন যুক্তিবোধ ব্যবহার করতে হবে সে সম্পর্কে অবগত সিদ্ধান্ত নিতে এবং কর্মক্ষমতা এবং সম্পদ ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে সহায়তা করে।

এই বৈশিষ্ট্যটি বাস্তবায়ন করার জন্য, NVIDIA স্পষ্টভাবে মডেলটিকে কখন যুক্তি দিতে হবে এবং কখন নয় তা তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম- টিউনিং পর্যায়ে শিখিয়েছে। এর মধ্যে দুটি ভিন্ন উত্তর সহ একই প্রশ্ন উপস্থাপন করা হয়েছিল: একটি বিস্তারিত যুক্তিসহ এবং অন্যটি ছাড়া, মূলত এই নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে ডেটাসেটকে দ্বিগুণ করা হয়েছিল। এর ফলস্বরূপ একটি একক মডেল তৈরি হয়েছে যেখানে ব্যবহারকারীরা কেবল প্রম্পটে "use detailed thinking on" বা "use detailed thinking off" অন্তর্ভুক্ত করে যুক্তিবোধ প্রক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।

Parakeet TDT দিয়ে স্পিচ রিকগনিশনে বিপ্লব

NVIDIA-এর অত্যাধুনিক ASR মডেল Parakeet TDT স্পিচ রিকগনিশনের গতি এবং নির্ভুলতার জন্য মানদণ্ডকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করেছে। এটি মাত্র এক সেকেন্ডে এক ঘণ্টার অডিও ট্রান্সক্রাইব করতে পারে, যেখানে শব্দের ত্রুটির হার মাত্র ৬% - যা অন্যান্য ওপেন-সোর্স বিকল্পগুলোর চেয়ে ৫০ গুণ দ্রুত।

স্থাপত্য উদ্ভাবন: Parakeet-এর কর্মক্ষমতার "কীভাবে"

Parakeet TDT-এর চিত্তাকর্ষক কর্মক্ষমতা স্থাপত্য পছন্দ এবং নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশনের সংমিশ্রণের ফল। এটি একটি ফাস্ট কনফরমার আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে তৈরি, যা ডেপথ-ওয়াইজ সেপারেবল কনভল্যুশনাল ডাউনস্যাম্পলিং এবং সীমিত কনটেক্সট অ্যাটেনশনের মতো কৌশল দ্বারা উন্নত করা হয়েছে।

ইনপুট পর্যায়ে ডেপথ-ওয়াইজ সেপারেবল কনভল্যুশন ডাউনস্যাম্পলিং প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রয়োজনীয় গণনা খরচ এবং স্মৃতির প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। সীমিত কনটেক্সট অ্যাটেনশন, অডিওর ছোট, ওভারল্যাপিং অংশে মনোযোগ দেওয়ার মাধ্যমে, প্রক্রিয়াকরণে গতি অর্জনের পাশাপাশি নির্ভুলতা বজায় রাখে। এনকোডার দিকে, একটি স্লাইডিং উইন্ডো অ্যাটেনশন কৌশল মডেলটিকে ছোট অংশে বিভক্ত না করে দীর্ঘ অডিও ফাইল প্রক্রিয়া করতে দেয়, যা দীর্ঘ-ফর্ম অডিও পরিচালনার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

টোকেন ডিউরেশন ট্রান্সডুসার (TDT): গতির চাবিকাঠি

কনফরমার আর্কিটেকচারের বাইরেও, Parakeet TDT একটি টোকেন এবং ডিউরেশন ট্রান্সডুসার (TDT) অন্তর্ভুক্ত করে। ঐতিহ্যবাহী রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক (RNN) ট্রান্সডুসার প্রযুক্তি ফ্রেম বাই ফ্রেম অডিও প্রক্রিয়া করে। TDT মডেলটিকে টোকেন এবং সেই টোকেনগুলোর প্রত্যাশিত সময়কাল উভয়ই অনুমান করতে সক্ষম করে, এটি অপ্রয়োজনীয় ফ্রেমগুলো এড়িয়ে যেতে এবং ট্রান্সক্রিপশন প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত করতে দেয়।

এই TDT উদ্ভাবন একা প্রায় ১.৫ থেকে ২ গুণ গতি বৃদ্ধিতে অবদান রাখে। অতিরিক্তভাবে, একটি লেবেল লুপিং অ্যালগরিদম ব্যাচ অনুমানের সময় বিভিন্ন নমুনার জন্য টোকেনগুলোর স্বতন্ত্র অগ্রগতির অনুমতি দেয়, যা ডিকোডিং প্রক্রিয়াকে আরও দ্রুত করে। ডিকোডার দিকে কিছু গণনা CUDA গ্রাফে সরানোর ফলে আরও ৩ গুণ গতি বৃদ্ধি পায়। এই উদ্ভাবনগুলো Parakeet TDT-কে কানেকশনিস্ট টেম্পোরাল ক্লাসিফিকেশন (CTC) ডিকোডারগুলোর সাথে তুলনীয় গতি অর্জন করতে সক্ষম করে, যা তাদের গতির জন্য পরিচিত, পাশাপাশি উচ্চ নির্ভুলতা বজায় রাখে।

ওপেন ডেটা দিয়ে AI-এর গণতন্ত্রায়ণ

NVIDIA-এর ওপেন-সোর্স সম্প্রদায়ের প্রতি অঙ্গীকার ভাষা এবং বক্তৃতা উভয়ের জন্যই বিশাল, উচ্চ-মানের ডেটাসেট শেয়ার করার জন্য মডেল প্রকাশের বাইরেও প্রসারিত। কোম্পানির ডেটা কিউরেশনের পদ্ধতি স্বচ্ছতা এবং উন্মুক্ততার উপর জোর দেয়, যার লক্ষ্য হল তাদের ডেটা, কৌশল এবং সরঞ্জাম সম্পর্কে যতটা সম্ভব তথ্য শেয়ার করা, যাতে সম্প্রদায় এগুলো বুঝতে এবং ব্যবহার করতে পারে।

Llama Nemotron Ultra-এর জন্য ডেটা কিউরেশন

Llama Nemotron Ultra-এর জন্য ডেটা কিউরেশনের প্রাথমিক লক্ষ্য ছিল মূল ডোমেইনগুলোতে নির্ভুলতা উন্নত করা, যার মধ্যে গণিত এবং কোডিংয়ের মতো যুক্তিবোধের কাজ, সেইসাথে টুল কলিং, নির্দেশ অনুসরণ এবং চ্যাটের মতো অ-যুক্তিবোধের কাজ অন্তর্ভুক্ত ছিল।

এই ক্ষেত্রগুলোতে কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য নির্দিষ্ট ডেটাসেট তৈরি করার কৌশল জড়িত ছিল। তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম-টিউনিং প্রক্রিয়ার মধ্যে, NVIDIA "রিজনিং অন" এবং "রিজনিং অফ" পরিস্থিতির মধ্যে পার্থক্য করেছে। সম্প্রদায়ের উচ্চ-মানের মডেলগুলোকে নির্দিষ্ট ডোমেইনে "বিশেষজ্ঞ" হিসাবে ব্যবহার করা হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, DeepSeek R-1 ব্যাপকভাবে যুক্তিবোধ-নিবিড় গণিত এবং কোডিং কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল, যেখানে Llama এবং Qwen-এর মতো মডেলগুলো মৌলিক গণিত, কোডিং, চ্যাট এবং টুল কলিংয়ের মতো অ-যুক্তিবোধের কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়েছিল। প্রায় ৩ কোটি প্রশ্ন-উত্তর জোড়ের সমন্বিত এই কিউরেটেড ডেটাসেটটি Hugging Face-এ সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ করা হয়েছে।

ডেটার গুণমান নিশ্চিত করা: একটি বহু-স্তরীয় পদ্ধতি

যেহেতু ডেটার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ অন্যান্য মডেল ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল, তাই NVIDIA একটি কঠোর বহু-স্তরীয় গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করেছে। এর মধ্যে রয়েছে:

• প্রতিটি বিশেষজ্ঞ মডেল ব্যবহার করে একই প্রম্পটের জন্য একাধিক সম্ভাব্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করা।
• সঠিকতা, সুসংগততা এবং প্রম্পটের আনুগত্যের ভিত্তিতে এই প্রার্থীদের মূল্যায়ন করার জন্য "সমালোচক" মডেলের একটি পৃথক সেট ব্যবহার করা।
• একটি স্কোরিং প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করা যেখানে প্রতিটি তৈরি করা প্রশ্ন-উত্তর জোড়া সমালোচক মডেলের মূল্যায়নের ভিত্তিতে একটি মানের স্কোর পেয়েছে, যেখানে গ্রহণযোগ্যতার জন্য একটি উচ্চ থ্রেশহোল্ড সেট করা হয়েছে।
• বিভিন্ন পর্যায়ে মানুষের পর্যালোচনা সংহত করা, ডেটা বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীরা তৈরি করা ডেটার নমুনাগুলো ম্যানুয়ালি পরিদর্শন করে কোনো পদ্ধতিগত ত্রুটি, পক্ষপাত বা হ্যালুসিনেশনের উদাহরণ চিহ্নিত করেছেন।
• প্রতিটি ডোমেনের মধ্যে বিস্তৃত উদাহরণ নিশ্চিত করার জন্য তৈরি করা ডেটার বৈচিত্র্যের উপর মনোযোগ দেওয়া।
• এই কিউরেটেড ডেটার উপর Llama Nemotron Ultra-কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরে বেঞ্চমার্ক ডেটাসেটের বিপরীতে এবং বাস্তব ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাপক মূল্যায়ন পরিচালনা করা।

Parakeet TDT-এর জন্য একটি স্পিচ ডেটাসেট ওপেন-সোর্স করা

NVIDIA প্রায় ১,০০,০০০ ঘণ্টার একটি উল্লেখযোগ্য স্পিচ ডেটাসেট ওপেন-সোর্স করার পরিকল্পনা করেছে, যা বাস্তব জগতের বৈচিত্র্য প্রতিফলিত করার জন্য যত্ন সহকারে তৈরি করা হয়েছে। এই ডেটাসেটে সাউন্ড লেভেল, সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাত, ব্যাকগ্রাউন্ড নয়েজের প্রকারভেদ এবং কল সেন্টারগুলোর জন্য প্রাসঙ্গিক টেলিফোন অডিও ফরম্যাটের ভিন্নতা অন্তর্ভুক্ত থাকবে। লক্ষ্য হল সম্প্রদায়কে উচ্চ-মানের, বৈচিত্র্যময় ডেটা সরবরাহ করা যা মডেলগুলোকে বিস্তৃত বাস্তব পরিস্থিতিতে ভালোভাবে কাজ করতে সক্ষম করে।

ভবিষ্যতের দিকনির্দেশনা: ছোট মডেল, বহুভাষিক সমর্থন এবং রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং

NVIDIA-এর ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গিতে বহুভাষিক সমর্থন, আরও ছোট প্রান্ত-অপ্টিমাইজড মডেল এবং স্পিচ রিকগনিশনের জন্য রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিংয়ের উন্নতির আরও অগ্রগতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

বহুভাষিক ক্ষমতা

বৃহৎ উদ্যোগগুলোর জন্য একাধিক ভাষা সমর্থন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। NVIDIA কয়েকটি মূল ভাষার উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে এবং সেগুলোর মধ্যে যুক্তি, টুল কলিং এবং চ্যাটের জন্য বিশ্বমানের নির্ভুলতা নিশ্চিত করার লক্ষ্য রাখে। সম্ভবত এটি সম্প্রসারণের পরবর্তী প্রধান ক্ষেত্র।

প্রান্ত-অপ্টিমাইজড মডেল

NVIDIA প্রায় ৫ কোটি প্যারামিটার পর্যন্ত ছোট মডেল বিবেচনা করছে প্রান্তের ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেখানে একটি ছোট পদচিহ্ন প্রয়োজন, যেমন গোলমালপূর্ণ পরিবেশে রোবটগুলোর জন্য রিয়েল-টাইম অডিও প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করা।

Parakeet TDT-এর জন্য রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং

প্রযুক্তিগতভাবে, NVIDIA রিয়েল-টাইম, লাইভ ট্রান্সক্রিপশন সক্ষম করতে TDT-এর জন্য স্ট্রিমিং ক্ষমতা নিয়ে কাজ করার পরিকল্পনা করেছে।

উৎপাদন-প্রস্তুত AI: বাস্তব স্থাপনার জন্য ডিজাইন করা

Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet TDT উভয়ই বাস্তব-বিশ্বের স্থাপনার চ্যালেঞ্জগুলোকে মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে, যা নির্ভুলতা, দক্ষতা এবং খরচ-কার্যকারিতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

মাপযোগ্যতা এবং খরচ দক্ষতার জন্য রিজনিং অন/অফ

অতিরিক্ত যুক্তিবোধ উৎপাদন পরিবেশে মাপযোগ্যতার সমস্যা এবং বর্ধিত লেটেন্সির দিকে পরিচালিত করতে পারে। Llama Nemotron Ultra-তে প্রবর্তিত রিজনিং অন/অফ বৈশিষ্ট্যটি পার-কোয়েরি ভিত্তিতে যুক্তিবোধ নিয়ন্ত্রণ করার নমনীয়তা প্রদান করে, যা অসংখ্য উৎপাদন ব্যবহারের ক্ষেত্রে সক্ষম করে।

নির্ভুলতা এবং দক্ষতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা

নির্ভুলতা এবং দক্ষতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা একটি ধ্রুবক চ্যালেঞ্জ। NVIDIA-এর পদ্ধতিতে প্রশিক্ষণের সময় প্রতিটি দক্ষতার জন্য যুগের সংখ্যা সাবধানে বিবেচনা করা এবং ক্রমাগত নির্ভুলতা পরিমাপ করা জড়িত। লক্ষ্য হল সমস্ত মূল ক্ষেত্রে কর্মক্ষমতা উন্নত করা।

ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেমে NVIDIA-এর মডেলগুলোর ভূমিকা

NVIDIA Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet TDT-এর ভূমিকাকে বৃহত্তর ওপেন-সোর্স এবং LLM ইকোসিস্টেমের মধ্যে বিদ্যমান ভিত্তির উপর ভিত্তি করে এবং নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে উল্লেখযোগ্য মূল্য সংযোজন হিসাবে দেখে। কোম্পানিটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলো চিহ্নিত করতে থাকবে যেখানে এটি অবদান রাখতে পারে, অন্যরা এন্টারপ্রাইজ উৎপাদনের জন্য উপযুক্ত চমৎকার সাধারণ-উদ্দেশ্যের মডেল তৈরি করতে থাকবে।

মূল বিষয়: ওপেন সোর্স, দ্রুত, উচ্চ-থ্রুপুট, সাশ্রয়ী

Llama Nemotron Ultra এবং Parakeet TDT-এর উপর NVIDIA-এর কাজের মূল বিষয়গুলো হল সবকিছু ওপেন-সোর্স করার প্রতিশ্রুতি, অত্যাধুনিক নির্ভুলতা অর্জন, লেটেন্সি এবং থ্রুপুটের ক্ষেত্রে দক্ষ GPU ব্যবহারের জন্য পদচিহ্ন অপ্টিমাইজ করা এবং সম্প্রদায়কে শক্তিশালী করা।

সমস্ত মডেল এবং ডেটাসেট Hugging Face-এ উপলব্ধ। এগুলো চালানোর জন্য সফ্টওয়্যার স্ট্যাক NVIDIA থেকে আসে এবং এর কন্টেন্ট রিপোজিটরি NGC-তে পাওয়া যায়। অন্তর্নিহিত সফ্টওয়্যারের বেশিরভাগই ওপেন-সোর্স এবং GitHub-এ পাওয়া যাবে। Nemo ফ্রেমওয়ার্ক এই সফ্টওয়্যার স্ট্যাকের বেশিরভাগের জন্য কেন্দ্রীয় হাব।