মাইক্রোসফটের ফাই-৪: ছোট, শক্তিশালী AI মডেল

AI-তে দক্ষতার নতুন সংজ্ঞা: Phi-4-এর পদ্ধতি

Phi-4 সিরিজ, যার মধ্যে রয়েছে Phi-4-multimodal (৫.৬ বিলিয়ন প্যারামিটার) এবং Phi-4-Mini (৩.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার), ছোট ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (SLMs)-এর বিকাশে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি। এগুলি কেবল বৃহত্তর মডেলগুলির ছোট সংস্করণ নয়; এগুলি সতর্কতার সাথে এমনভাবে তৈরি করা হয়েছে যাতে পারফরম্যান্সের দিক থেকে নিজেদের আকারের চেয়ে দ্বিগুণ মডেলকেও কিছু ক্ষেত্রে পিছনে ফেলে দিতে পারে। এই দক্ষতা কেবল একটি প্রযুক্তিগত সাফল্য নয়; এটি একটি কৌশলগত সুবিধাও বটে, যেখানে এজ কম্পিউটিং এবং ডেটা গোপনীয়তার উপর ক্রমবর্ধমানভাবে জোর দেওয়া হচ্ছে।

মাইক্রোসফটের জেনারেটিভ AI-এর ভাইস প্রেসিডেন্ট, ওয়েইঝু চেন, এই মডেলগুলির ক্ষমতায়নের প্রকৃতির উপর জোর দিয়েছেন: ‘এই মডেলগুলি ডেভেলপারদের উন্নত AI ক্ষমতা দিয়ে শক্তিশালী করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।’ তিনি Phi-4-multimodal-এর সম্ভাবনার কথা তুলে ধরেন, যার একাধিক বিষয় (মাল্টিমোডাল) পরিচালনা করার ক্ষমতা রয়েছে। তিনি বলেন, এটি ‘উদ্ভাবনী এবং প্রাসঙ্গিক-অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য নতুন সম্ভাবনা’ উন্মোচন করে।

এই ধরনের দক্ষ মডেলগুলির চাহিদা বাড়ছে, কারণ AI-এর এমন ক্ষমতা প্রয়োজন যা বিশাল ডেটা সেন্টারের সীমাবদ্ধতার বাইরে কাজ করতে পারে। বিভিন্ন সংস্থা এমন AI সমাধান খুঁজছে যা স্ট্যান্ডার্ড হার্ডওয়্যারে চলতে পারে, অথবা ‘এজ’-এ – সরাসরি ডিভাইসগুলিতে। এই পদ্ধতি খরচ কমায়, বিলম্ব কম করে এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, স্থানীয়ভাবে প্রসেসিং করে ডেটা গোপনীয়তা বাড়ায়।

পারফরম্যান্সের পেছনের উদ্ভাবন: Mixture of LoRAs

Phi-4-multimodal-এর ক্ষমতার পিছনে একটি মূল উদ্ভাবন হল এর অভিনব ‘Mixture of LoRAs’ কৌশল। এই পদ্ধতি মডেলটিকে একটি একক আর্কিটেকচারের মধ্যে টেক্সট, ছবি এবং স্পিচ প্রসেসিংকে নির্বিঘ্নে একত্রিত করার সুযোগ দেয়। প্রথাগত পদ্ধতির বিপরীতে, যেখানে একাধিক বিষয় (মোডালিটি) যোগ করলে পারফরম্যান্স হ্রাস পেতে পারে, Mixture of LoRAs এই বিভিন্ন ইনপুট প্রকারের মধ্যে হস্তক্ষেপ কমিয়ে আনে।

এই কৌশলটির বিশদ বিবরণ দেওয়া গবেষণাপত্রে ব্যাখ্যা করা হয়েছে: ‘Mixture of LoRAs ব্যবহার করে, Phi-4-Multimodal একাধিক বিষয়ের (মাল্টিমোডাল) ক্ষমতা প্রসারিত করে এবং বিভিন্ন বিষয়ের মধ্যে হস্তক্ষেপ কমিয়ে আনে। এই পদ্ধতি নির্বিঘ্ন ইন্টিগ্রেশন সক্ষম করে এবং টেক্সট, ছবি এবং স্পিচ/অডিও জড়িত কাজগুলিতে ধারাবাহিক পারফরম্যান্স নিশ্চিত করে।’

এর ফলে এমন একটি মডেল তৈরি হয়েছে যা শক্তিশালী ভাষা বোঝার ক্ষমতা বজায় রাখে এবং একই সাথে ভিশন এবং স্পিচ রিকগনিশনেও சிறந்து। মাল্টিপল ইনপুট টাইপের জন্য মডেলগুলিকে অভিযোজিত করার সময় প্রায়শই যে আপসগুলি করা হয়, এটি তার থেকে একটি উল্লেখযোগ্য প্রস্থান।

বেঞ্চমার্কিং সাফল্য: Phi-4-এর পারফরম্যান্স হাইলাইটস

Phi-4 মডেলগুলি কেবল দক্ষতার প্রতিশ্রুতি দেয় না; তারা প্রদর্শনযোগ্য ফলাফলও সরবরাহ করে। Phi-4-multimodal Hugging Face OpenASR লিডারবোর্ডে শীর্ষস্থান অর্জন করেছে, যেখানে এর শব্দ ত্রুটির হার মাত্র ৬.১৪%। এটি WhisperV3-এর মতো বিশেষ স্পিচ রিকগনিশন সিস্টেমগুলিকেও ছাড়িয়ে গেছে। স্পিচ ছাড়াও, মডেলটি ভিশন টাস্কে, বিশেষ করে ছবি সহ গাণিতিক এবং বৈজ্ঞানিক যুক্তিতে প্রতিযোগিতামূলক পারফরম্যান্স দেখায়।

Phi-4-mini, আকারে আরও ছোট হওয়া সত্ত্বেও, টেক্সট-ভিত্তিক কাজগুলিতে ব্যতিক্রমী দক্ষতা প্রদর্শন করে। মাইক্রোসফটের গবেষণা ইঙ্গিত দেয় যে এটি ‘একই আকারের মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে এবং বিভিন্ন ভাষা-বোঝার বেঞ্চমার্কে দ্বিগুণের মতো বড় মডেলগুলির সমতুল্য।’

গণিত এবং কোডিং টাস্কে মডেলটির পারফরম্যান্স বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য। Phi-4-mini, ৩২টি ট্রান্সফরমার স্তর এবং অপ্টিমাইজড মেমরি ব্যবহার সহ, GSM-8K গণিত বেঞ্চমার্কে ৮৮.৬% স্কোর অর্জন করেছে, যা বেশিরভাগ ৮-বিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলকে ছাড়িয়ে গেছে। MATH বেঞ্চমার্কে, এটি ৬৪% স্কোর করেছে, যা একই আকারের প্রতিযোগীদের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি।

রিলিজের সাথে থাকা প্রযুক্তিগত প্রতিবেদনে এই সাফল্যের উপর জোর দেওয়া হয়েছে: ‘গণিত বেঞ্চমার্কের জন্য, মডেলটি একই আকারের মডেলগুলিকে বড় ব্যবধানে ছাড়িয়ে গেছে, কখনও কখনও ২০ পয়েন্টেরও বেশি। এটি দ্বিগুণেরও বেশি বড় মডেলের স্কোরকেও ছাড়িয়ে গেছে।’ এগুলি প্রান্তিক উন্নতি নয়; এগুলি কম্প্যাক্ট AI মডেলগুলির ক্ষমতার একটি উল্লেখযোগ্য উল্লম্ফন উপস্থাপন করে।

বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশন: কর্মক্ষেত্রে Phi-4

Phi-4-এর প্রভাব কেবল বেঞ্চমার্ক স্কোরের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়; এটি বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ইতিমধ্যে অনুভূত হচ্ছে। Capacity, একটি AI ‘অ্যানসার ইঞ্জিন’ যা সংস্থাগুলিকে বিভিন্ন ডেটাসেট একত্রিত করতে সহায়তা করে, তার প্ল্যাটফর্মের দক্ষতা এবং নির্ভুলতা বাড়ানোর জন্য Phi পরিবারকে একত্রিত করেছে।

Capacity-র প্রোডাক্ট হেড, স্টিভ ফ্রেডেরিকসন, মডেলটির ‘উল্লেখযোগ্য নির্ভুলতা এবং স্থাপনার সহজতা, এমনকি কাস্টমাইজেশনের আগেও’-এর উপর জোর দিয়েছেন। তিনি উল্লেখ করেছেন যে তারা ‘নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উভয়ই বাড়াতে সক্ষম হয়েছেন, এবং একই সাথে শুরু থেকেই মূল্যবান সাশ্রয়ী খরচ এবং মাপযোগ্যতা বজায় রেখেছেন।’ Capacity-র রিপোর্ট অনুযায়ী, প্রতিযোগী ওয়ার্কফ্লোগুলির তুলনায় ৪.২ গুণ খরচ সাশ্রয় হয়েছে, এবং প্রিপ্রসেসিং টাস্কে তুলনামূলক বা আরও ভাল ফলাফল পাওয়া গেছে।

AI-এর ব্যাপক গ্রহণের জন্য এই ব্যবহারিক সুবিধাগুলি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। Phi-4 শুধুমাত্র বৃহৎ প্রযুক্তি সংস্থাগুলির জন্য তৈরি করা হয়নি, যাদের প্রচুর সম্পদ রয়েছে; এটি বিভিন্ন পরিবেশে স্থাপনার জন্য তৈরি, যেখানে কম্পিউটিং ক্ষমতা সীমিত হতে পারে এবং গোপনীয়তা সর্বাগ্রে।

অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং AI-এর গণতন্ত্রীকরণ

Phi-4 এর সাথে মাইক্রোসফটের কৌশল কেবল প্রযুক্তিগত অগ্রগতির বিষয়ে নয়; এটি AI কে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার বিষয়ে। মডেলগুলি Azure AI Foundry, Hugging Face এবং Nvidia API Catalog-এর মাধ্যমে উপলব্ধ, যা ব্যাপক প্রাপ্যতা নিশ্চিত করে। এই ইচ্ছাকৃত পদ্ধতির লক্ষ্য হল শক্তিশালী AI ক্ষমতাগুলিতে অ্যাক্সেসকে গণতন্ত্রীকরণ করা, ব্যয়বহুল হার্ডওয়্যার বা বিশাল পরিকাঠামোর দ্বারা আরোপিত বাধাগুলি দূর করা।

লক্ষ্য হল AI-কে স্ট্যান্ডার্ড ডিভাইস, নেটওয়ার্কের প্রান্তে এবং শিল্পগুলিতে যেখানে কম্পিউট পাওয়ার দুষ্প্রাপ্য সেখানে কাজ করতে সক্ষম করা। বিভিন্ন সেক্টর জুড়ে AI-এর পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করার জন্য এই অ্যাক্সেসযোগ্যতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

জাপানি AI ফার্ম Headwaters Co., Ltd.-এর একজন পরিচালক মাসায়া নিশিমাকি এই অ্যাক্সেসযোগ্যতার গুরুত্বের উপর জোর দিয়েছেন: ‘এজ AI অস্থির নেটওয়ার্ক সংযোগ বা যেখানে গোপনীয়তা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ সেখানেও অসামান্য পারফরম্যান্স প্রদর্শন করে।’ এটি কারখানা, হাসপাতাল, স্ব-চালিত যানবাহনগুলির মতো পরিবেশের জন্য AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে – যেখানে রিয়েল-টাইম ইন্টেলিজেন্স অপরিহার্য, কিন্তু ঐতিহ্যগত ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলগুলি প্রায়শই অবাস্তব।

AI ডেভেলপমেন্টে একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন

Phi-4 AI ডেভেলপমেন্ট সম্পর্কে আমাদের চিন্তাভাবনার পদ্ধতিতে একটি মৌলিক পরিবর্তন উপস্থাপন করে। এটি বৃহত্তর এবং বৃহত্তর মডেলগুলির নিরলস সাধনা থেকে দূরে সরে এসে দক্ষতা, অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রযোজ্যতার উপর ফোকাস করে। এটি প্রমাণ করে যে AI কেবল তাদের জন্য একটি হাতিয়ার নয় যাদের সবচেয়ে বিস্তৃত সম্পদ রয়েছে; এটি এমন একটি ক্ষমতা যা, যখন চিন্তাভাবনা করে ডিজাইন করা হয়, তখন যে কেউ, যে কোনও জায়গায় স্থাপন করতে পারে।

Phi-4-এর প্রকৃত বিপ্লব কেবল এর ক্ষমতার মধ্যেই নিহিত নয়, এটি যে সম্ভাবনা উন্মোচন করে তার মধ্যেও নিহিত। এটি AI-কে প্রান্তে, এমন পরিবেশে নিয়ে আসার বিষয়ে যেখানে এটি সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে এবং ব্যবহারকারীদের একটি বিস্তৃত পরিসরকে এর ক্ষমতা ব্যবহার করার ক্ষমতা দেয়। এটি কেবল একটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতির চেয়ে বেশি কিছু; এটি আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং অ্যাক্সেসযোগ্য AI ভবিষ্যতের দিকে একটি পদক্ষেপ। Phi-4 সম্পর্কে সবচেয়ে বিপ্লবী বিষয় হল এটি কেবল কী করতে পারে তাই নয়, কোথায় এটি করতে পারে সেটাও।