সাংহাই-ভিত্তিক পরিমাণগত ট্রেডিং তহবিল একটি শীর্ষস্থানীয় আন্তর্জাতিক সম্মেলনে একটি সম্ভাব্য যুগান্তকারী প্রশিক্ষণ কৌশল উপস্থাপন করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) সম্প্রদায়ে আলোড়ন সৃষ্টি করছে। নিউরাল ইনফরমেশন প্রসেসিং সিস্টেমস (NeurIPS) এর মর্যাদাপূর্ণ সম্মেলনে জমা দেওয়া একটি গবেষণা পত্রে বিশদভাবে বর্ণিত এই উদ্ভাবনী পদ্ধতিটি দীপসিক এবং ওপেনএআই-এর মতো বিশিষ্ট গবেষণা সংস্থাগুলি দ্বারা ব্যবহৃত প্রতিষ্ঠিত এআই প্রশিক্ষণ পদ্ধতির কার্যকারিতাকে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে বা এমনকি ছাড়িয়ে যেতে পারে। এই পদক্ষেপটি দীপসিকের নিজস্ব পথকে প্রতিফলিত করে, যা এআই অ্যালগরিদমের অগ্রগতির জন্য যথেষ্ট মনোযোগ আকর্ষণ করেছে।
গোকুর SASR প্রশিক্ষণ ফ্রেমওয়ার্কের ব্যাখ্যা
সাংহাই গোকু টেকনোলজিস, ২০১৫ সালে প্রতিষ্ঠিত, এসএএসআর বা স্টেপ-ওয়াইজ অ্যাডাপটিভ হাইব্রিড ট্রেনিং নামক একটি নতুন এআই প্রশিক্ষণ কাঠামো চালু করেছে। এই পদ্ধতিটি তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম-টিউনিং (এসএফটি) এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল)-এর মতো প্রচলিত পদ্ধতির অনুভূত সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলার লক্ষ্য রাখে। গোকু যুক্তি দেখায় যে এসএএসআর, মানুষ যেভাবে যুক্তি দক্ষতা বিকাশ করে তার দ্বারা অনুপ্রাণিত, উন্নত এআই মডেল তৈরি করার জন্য আরও অভিযোজিত এবং দক্ষ পথ সরবরাহ করে।
এসএফটি এবং আরএলকে এআই প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার ভিত্তি হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যা ওপেনএআই এবং দীপসিকের মতো শিল্প জায়ান্ট দ্বারা ব্যবহৃত হয়। দীপসিক স্পষ্টভাবে তার ভি৩ মডেলের কার্যকারিতা অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে এই কৌশলগুলির গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকার উপর জোর দিয়েছে, যা ডিসেম্বরে প্রকাশিত হয়েছিল এবং প্রযুক্তি খাতে উল্লেখযোগ্য আগ্রহ তৈরি করেছে।
সাংহাই জিয়াও টং বিশ্ববিদ্যালয় এবং এর সদ্য গঠিত এআই সহায়ক সংস্থা সাংহাই অলমাইন্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স টেকনোলজির গবেষকদের সাথে সহ-লিখিত গোকুর গবেষণা পত্র অনুসারে, এসএএসআর এসএফটি, আরএল এবং স্ট্যাটিক হাইব্রিড প্রশিক্ষণ পদ্ধতির তুলনায় উচ্চতর কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে। তাদের গবেষণা পত্রে গোকু দল জোর দিয়েছিল, “পরীক্ষামূলক ফলাফল দেখায় যে এসএএসআর এসএফটি, আরএল এবং স্ট্যাটিক হাইব্রিড প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে গেছে।”
গোকুর অগ্রগতির প্রভাব
গোকুর এআই প্রশিক্ষণ সাফল্যের খবর অনুসারে, এটি এআই ক্ষেত্রে চীনের অব্যাহত অগ্রগতিকে তুলে ধরে। এটি সম্ভবত মার্কিন সরকার কর্তৃক বাস্তবায়িত বর্তমান নীতির সীমাবদ্ধতাগুলিকে তুলে ধরে, যা হার্ডওয়্যার বিধিনিষেধের মাধ্যমে চীনের এআই অগ্রগতিতে বাধা দেওয়ার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে। এনভিডিয়ার প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা জেনসেন হুয়াং সম্প্রতি এই বিধিনিষেধগুলির অনুভূত অকার্যকারিতা সম্পর্কে মন্তব্য করেছেন, তিনি বলেছেন যে “বিশ্বের ৫০ শতাংশ এআই বিকাশকারী চীনে রয়েছে।”
ডিপসিক, একটি চীনা এআই স্টার্টআপ যা হাই-ফ্লায়ার হেজ ফান্ড থেকে উদ্ভূত হয়েছে, উন্নত অ্যালগরিদম এবং হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার সংহতকরণের মাধ্যমে এআই নেতৃত্ব দেওয়ার চীনের সম্ভাবনা প্রদর্শনের জন্য ব্যাপক স্বীকৃতি অর্জন করেছে।
গোকুর এআই কৌশলতে অলমাইন্ডের ভূমিকা
গোকুর গবেষণা প্রকাশের সাথে একত্রে অলমাইন্ডের প্রতিষ্ঠা, এআই গবেষণা ও উন্নয়নে সম্পদ উৎসর্গ করার একটি কৌশলগত পদক্ষেপ নির্দেশ করে। চীনা ব্যবসায়িক রেজিস্ট্রি রেকর্ডগুলি ইঙ্গিত দেয় যে গোকু তার গবেষণা প্রকাশের একই দিনে অলমাইন্ড আনুষ্ঠানিকভাবে নিবন্ধিত হয়েছিল।
গোকুর প্রতিষ্ঠাতা এবং অলমাইন্ডের আইনি প্রতিনিধি ওয়াং জিয়াও বলেছেন যে নতুন সত্তাটি নতুন এআই সীমানা অন্বেষণ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। এটি হাই-ফ্লায়ারের গৃহীত পদ্ধতির প্রতিফলন করে, যা ২০২৩ সালে দীপসিককে একটি পৃথক সত্তা হিসাবে প্রতিষ্ঠা করেছিল।
গত বছরের শেষ নাগাদ, গোকু তার অফিসিয়াল ওয়েবসাইটে উপলব্ধ তথ্য অনুসারে, এআই-চালিত কৌশল ব্যবহার করে দেশীয় এবং আন্তর্জাতিক উভয় সম্পদে ১৫ বিলিয়ন ইউয়ান (প্রায় ২.১ বিলিয়ন মার্কিন ডলার) এর বেশি পরিচালনা করেছে।
SASR-এর গভীরে: একটি স্টেপ-ওয়াইজ অ্যাডাপটিভ হাইব্রিড ট্রেনিং ফ্রেমওয়ার্ক
গোকুর এসএএসআর কাঠামো এআই মডেল প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে একটি আকর্ষণীয় বিকল্প উপস্থাপন করে। এর সম্ভাব্য প্রভাবকে সত্যি অর্থে উপলব্ধি করতে, এর উপাদান এবং কার্যক্রমের আরও বিস্তারিত ধারণা অপরিহার্য।
এসএএসআর-এর “স্টেপ-ওয়াইজ” দিকটি একটি বহু-পর্যায়ের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া বোঝায় যেখানে এআই মডেল পুনরাবৃত্তিমূলক পরিশোধন করে। প্রতিটি ধাপে সম্ভবত নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য জড়িত এবং মডেলের মধ্যে নির্দিষ্ট ক্ষমতা বিকাশের জন্য স্বতন্ত্র প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে। এই পর্যায়ক্রমিক পদ্ধতিটি স্ক্র্যাচ থেকে জটিল মডেল প্রশিক্ষণের চ্যালেঞ্জগুলি হ্রাস করা এবং প্রতিটি পর্যায়ে তৈরি অপ্টিমাইজেশনের জন্য অনুমতি দেওয়ার মতো সুবিধা দিতে পারে।
“অ্যাডাপটিভ” উপাদানটি পরামর্শ দেয় যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি স্থির নয় বরং মডেলের কর্মক্ষমতা এবং বৈশিষ্ট্যের সাথে গতিশীলভাবে সাড়া দেয়। এই অভিযোজনযোগ্যতায় হাইপারপ্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা, প্রশিক্ষণ ডেটা বিতরণ পরিবর্তন করা বা বিভিন্ন প্রশিক্ষণ উদ্দেশ্যগুলির অবদানকে গতিশীলভাবে ওজন করা জড়িত থাকতে পারে। একটি অভিযোজিত প্রক্রিয়া এআইকে আরও কার্যকরভাবে শিখতে এবং উন্নতি করতে দেয়।
এসএএসআর-এর “হাইব্রিড” প্রকৃতি প্রকাশ করে যে এটি বিভিন্ন প্রশিক্ষণ পদ্ধতির উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক কারণ এসএফটি এবং আরএল-এর শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে। পদ্ধতিগুলির একটি মিশ্রণ মডেলটিকে প্রতিটি পদ্ধতির সুবিধাগুলি কাজে লাগানোর সময় তার সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম করে। এই তিনটি বৈশিষ্ট্যকে সংহত করে, এসএএসআর তাত্ত্বিকভাবে যুক্তি এবং যুক্তি বিকাশের জন্য আরও ভালভাবে টিউন করা হয়েছে।
ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির সাথে SASR-এর তুলনা
সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিং (এসএফটি) ঐতিহ্যগতভাবে একটি বৃহৎ, লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে যেখানে এআই মডেল ইনপুটগুলিকে পছন্দসই আউটপুটগুলিতে ম্যাপ করতে শেখে। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যকে সর্বাধিক করার জন্য ক্রিয়াগুলিকে পুরস্কৃত বা শাস্তি দিয়ে চেষ্টা এবং ত্রুটির মাধ্যমে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত।
এসএএসআর দুটিকে সংহত করার চেষ্টা করে, পাশাপাশি প্রতিটি পদ্ধতির সীমাবদ্ধতাগুলিও কাটিয়ে ওঠে। উদাহরণস্বরূপ, এসএফটি লেবেলযুক্ত ডেটার গুণমান এবং ব্যাপকতার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল হতে পারে। অনেক বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে, পর্যাপ্ত, নির্ভুল ডেটা পাওয়া সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল উভয়ই হতে পারে। আরএল, লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন না হলেও, অস্থির এবং পুরষ্কার হ্যাকিংয়ের প্রবণ হতে পারে। পুরষ্কার হ্যাকিং ঘটে যখন এআই মডেলটি তার পুরষ্কারকে সর্বাধিক করার জন্য অপ্রত্যাশিত উপায় আবিষ্কার করে, সম্ভাব্যভাবে অবাঞ্ছিত আচরণের দিকে পরিচালিত করে।
গোকুর কাঠামোতে এসএফটি এবং আরএল-এর সীমাবদ্ধতাগুলির উন্নতি করার সম্ভাবনা রয়েছে। যাইহোক, কোম্পানির পেপারে নথিভুক্ত প্রাথমিক ফলাফলগুলি যাচাই করার জন্য আরও এবং অব্যাহত পরীক্ষার প্রয়োজন।
অ্যালগরিদমিক উদ্ভাবন এবং হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা
গোকুর এসএএসআর ফ্রেমওয়ার্কের খবরটি মার্কিন-চীন প্রযুক্তি সম্পর্কের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। কিছু সময়ের জন্য, মার্কিন সরকার এনভিডিয়ার মতো সংস্থাগুলি থেকে উন্নত কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার, বিশেষত উচ্চ-প্রান্তের জিপিইউগুলিতে অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করে এআই ডোমেনে চীনের উত্থানকে সীমিত করার চেষ্টা করেছে। এই বিধিনিষেধগুলির পেছনের ধারণাটি হল শক্তিশালী হার্ডওয়্যারে চীনের অ্যাক্সেস সীমিত করা তাদের এআই বিকাশের প্রচেষ্টাকে ধীর করে দেবে।
যাইহোক, এনভিডিয়ার সিইও জেনসেন হুয়াং-এর মন্তব্য এবং চীনা এআই ল্যাব থেকে উদ্ভূত অগ্রগতি থেকে মনে হয় যে এই নীতিগুলি উদ্দেশ্য অনুযায়ী ততটা কার্যকর নাও হতে পারে। হুয়াং বিখ্যাতভাবে উল্লেখ করেছেন যে চীনের এআই বিকাশকারী প্রতিভার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ রয়েছে এবং হার্ডওয়্যার অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করা সম্ভবত তাদের বিকল্প সমাধান খুঁজে বের করার জন্য উৎসাহিত করতে পারে।
গোকুর দাবি করা এআই সাফল্য থেকে বোঝা যায় যে অ্যালগরিদমিক উদ্ভাবন সম্ভাব্যভাবে হার্ডওয়্যারের সীমাবদ্ধতাগুলি অফসেট করতে পারে, অন্তত কিছু পরিমাণে। যদি চীনা গবেষকরা আরও দক্ষ প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারেন, তবে তারা সম্ভবত কম শক্তিশালী হার্ডওয়্যার দিয়ে তুলনামূলক এআই কর্মক্ষমতা অর্জন করতে সক্ষম হতে পারে। এটি বিশ্বব্যাপী এআই ল্যান্ডস্কেপের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে, কারণ এটি ইঙ্গিত করে যে চীন চলমান বিধিনিষেধ সত্ত্বেও তার এআই সক্ষমতা বাড়াতে সক্ষম হতে পারে।
এর অর্থ এই নয় যে হার্ডওয়্যার অপ্রাসঙ্গিক। অত্যাধুনিক এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য উন্নত জিপিইউ এখনও গুরুত্বপূর্ণ, এবং সর্বশেষ হার্ডওয়্যারে অ্যাক্সেস নিঃসন্দেহে একটি উল্লেখযোগ্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দেয়। যাইহোক, গোকুর কাজটি হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উভয় ক্ষেত্রেই বিনিয়োগের গুরুত্ব প্রদর্শন করে এবং একটি ক্ষেত্রের অগ্রগতি সম্ভাব্যভাবে অন্যটির সীমাবদ্ধতাগুলির ক্ষতিপূরণ দিতে পারে।
চীনা এআই-এর উত্থান: দীপসিকের বাইরে
এআই অঙ্গনে দীপসিকের একজন বিশিষ্ট খেলোয়াড় হিসেবে আত্মপ্রকাশ একটি অনুঘটক হয়েছে, যা এই রূপান্তরমূলক প্রযুক্তিতে বিশ্বনেতা হওয়ার চীনের সংকল্প প্রদর্শন করে। যাইহোক, দীপসিক কেবল একটি উদাহরণ, এবং এসএএসআর প্রশিক্ষণ কাঠামো সহ গোকুর উত্থান, চীনা এআই ইকোসিস্টেমের মধ্যে ক্রমবর্ধমান শক্তি এবং উদ্ভাবনকে আরও চিত্রিত করে।
এই গতিবেগকে বেশ কয়েকটি কারণ অবদান রাখে। প্রথমত, চীনের বিপুল পরিমাণ ডেটা রয়েছে, যা এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য। বিশাল জনসংখ্যা এবং ডিজিটাল প্রযুক্তির ব্যাপক গ্রহণের সাথে, চীনা সংস্থাগুলির বিশাল ডেটাসেটে অ্যাক্সেস রয়েছে যা তাদের এআই অ্যালগরিদমগুলি বিকাশ এবং পরিমার্জন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
দ্বিতীয়ত, চীনের বিজ্ঞান, প্রযুক্তি, প্রকৌশল এবং গণিত (STEM) শিক্ষার উপর একটি দৃঢ় জোর রয়েছে, যা প্রচুর সংখ্যক মেধাবী প্রকৌশলী এবং বিজ্ঞানী তৈরি করে। এটি এআই এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রে উদ্ভাবন চালানোর জন্য সক্ষম একটি অত্যন্ত দক্ষ কর্মীবাহিনী তৈরি করেছে।
তৃতীয়ত, চীনা সরকার এআই-কে একটি কৌশলগত অগ্রাধিকার দিয়েছে, গবেষণা এবং উন্নয়নের জন্য উল্লেখযোগ্য তহবিল এবং সহায়তা প্রদান করেছে। এটি এআই স্টার্টআপগুলির জন্য একটি উর্বর পরিবেশ তৈরি করেছে এবং অ্যাকাডেমিয়া এবং শিল্পের মধ্যে সহযোগিতা বাড়িয়েছে।
অবশেষে, চীনা সংস্থাগুলি প্রায়শই উদ্ভাবনের জন্য আরও বাস্তববাদী এবং ঝুঁকিপূর্ণ পদ্ধতি গ্রহণ করতে ইচ্ছুক, যা তাদের দ্রুত পদক্ষেপ নিতে এবং নতুন ধারণা নিয়ে পরীক্ষা করতে দেয়।
এই কারণগুলির ফলস্বরূপ, চীন এআই সক্ষমতার দিক থেকে দ্রুত আমেরিকার সাথে তাল মিলিয়ে চলছে। যদিও মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এখনও মৌলিক গবেষণা এবং উচ্চ-প্রান্তের হার্ডওয়্যারের মতো কিছু ক্ষেত্রে নেতৃত্ব ধরে রেখেছে, চীন কম্পিউটার ভিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং রোবোটিক্সের মতো ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করছে।
গোকু এবং দীপসিকের মতো সংস্থাগুলির উত্থান থেকে বোঝা যায় যে চীন আগামী বছরগুলিতে এআই ডোমেনে তার উত্থান অব্যাহত রাখতে ভাল অবস্থানে রয়েছে।
সাংহাই গোকু টেকনোলজিস: উদ্ভাবনের পেছনের সংস্থা
সাংহাই গোকু টেকনোলজিস ২০১৫ সালে প্রতিষ্ঠিত একটি পরিমাণগত ট্রেডিং তহবিল। এটি এআই-চালিত কৌশল ব্যবহার করে উল্লেখযোগ্য সম্পদ পরিচালনা করে। কোম্পানির ঘোষিত মিশন হল “প্রযুক্তি এবং মৌলিক বিশ্লেষণকে একত্রিত করে” তার ক্লায়েন্টদের জন্য আরও ভাল রিটার্ন দেওয়া। সম্পদ ব্যবস্থাপনার মূল ব্যবসার পাশাপাশি, গোকু এআই গবেষণার সীমানা ঠেলে দেওয়ার প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করেছে। এআই সহায়ক সংস্থা অলমাইন্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স টেকনোলজি, তার এআই গবেষণা প্রচেষ্টাকে আনুষ্ঠানিক ও ত্বরান্বিত করার একটি কৌশলগত পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে।
সংস্থাটির অভ্যন্তরীণ কাঠামো এবং অপারেশনাল গতিশীলতা সম্পর্কে বিশদ বিবরণ তুলনামূলকভাবে কম রয়েছে। যাইহোক, এর পাবলিক বিবৃতি এবং সাম্প্রতিক কার্যকলাপগুলি তার পদ্ধতির অন্তর্দৃষ্টি দেয়। সংস্থাটির স্লোগান, যার অনুবাদ “যুক্তি এবং সত্যই একমাত্র নীতি যা আমরা মানি”, একটি ডেটা-চালিত এবং বিশ্লেষণাত্মক সংস্কৃতিকে প্রতিফলিত করে। এআই গবেষণা ও উন্নয়নে বিনিয়োগ একটি দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিভঙ্গি এবং এআই-এর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনা সম্পর্কে সচেতনতা নির্দেশ করে, শুধুমাত্র আর্থিক খাতের মধ্যেই নয়, বিভিন্ন শিল্প জুড়েও। সম্ভবত গোকু তার ট্রেডিং কৌশলগুলি উন্নত করতে এবং বাজারে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জনের জন্য এআই গবেষণা থেকে অন্তর্দৃষ্টিগুলি কাজে লাগাতে চায়।
SASR-এর গভীরে: একটি স্টেপ-ওয়াইজ অ্যাডাপটিভ হাইব্রিড ট্রেনিং ফ্রেমওয়ার্ক (পুনর্বিবেচনা)
গোকুর SASR কাঠামো এআই মডেল প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে একটি আকর্ষণীয় বিকল্প উপস্থাপন করে। এর সম্ভাব্য প্রভাবকে সত্যি অর্থে উপলব্ধি করতে, এর উপাদান এবং কার্যক্রমের আরও বিস্তারিত ধারণা অপরিহার্য।
এসএএসআর-এর “স্টেপ-ওয়াইজ” দিকটি একটি বহু-পর্যায়ের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া বোঝায় যেখানে এআই মডেল পুনরাবৃত্তিমূলক পরিশোধন করে। প্রতিটি ধাপে সম্ভবত নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য জড়িত এবং মডেলের মধ্যে নির্দিষ্ট ক্ষমতা বিকাশের জন্য স্বতন্ত্র প্রশিক্ষণ ডেটা ব্যবহার করে। এই পর্যায়ক্রমিক পদ্ধতিটি স্ক্র্যাচ থেকে জটিল মডেল প্রশিক্ষণের চ্যালেঞ্জগুলি হ্রাস করা এবং প্রতিটি পর্যায়ে তৈরি অপ্টিমাইজেশনের জন্য অনুমতি দেওয়ার মতো সুবিধা দিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, প্রথম ধাপে, মডেলটিকে সাধারণ ডেটার একটি বৃহৎ সেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যাতে এটি ভাষা সিনট্যাক্স এবং শব্দার্থবিদ্যার মতো মৌলিক ধারণাগুলি অর্জন করতে পারে। পরবর্তী ধাপগুলিতে, মডেলটিকে আরও নির্দিষ্ট ডেটার ছোট সেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যাতে এটি যুক্তি, সমস্যা সমাধান এবং সৃজনশীলতার মতো আরও উন্নত দক্ষতা বিকাশ করতে পারে।
“অ্যাডাপটিভ” উপাদানটি পরামর্শ দেয় যে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি স্থির নয় বরং মডেলের কর্মক্ষমতা এবং বৈশিষ্ট্যের সাথে গতিশীলভাবে সাড়া দেয়। এই অভিযোজনযোগ্যতায় হাইপারপ্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা, প্রশিক্ষণ ডেটা বিতরণ পরিবর্তন করা বা বিভিন্ন প্রশিক্ষণ উদ্দেশ্যগুলির অবদানকে গতিশীলভাবে ওজন করা জড়িত থাকতে পারে। একটি অভিযোজিত প্রক্রিয়া এআইকে আরও কার্যকরভাবে শিখতে এবং উন্নতি করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি মডেলটি একটি নির্দিষ্ট কাজ নিয়ে সংগ্রাম করছে, তবে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি সেই কাজের উপর আরও বেশি মনোযোগ দেওয়ার জন্য সামঞ্জস্য করা যেতে পারে। এটি মডেলটিকে প্রথমে সহজ কাজগুলি শিখে এবং তারপর ধীরে ধীরে আরও জটিল কাজগুলি শিখতে সক্ষম করে।
এসএএসআর-এর “হাইব্রিড” প্রকৃতি প্রকাশ করে যে এটি বিভিন্ন প্রশিক্ষণ পদ্ধতির উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক কারণ এসএফটি এবং আরএল-এর শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে। পদ্ধতিগুলির একটি মিশ্রণ মডেলটিকে প্রতিটি পদ্ধতির সুবিধাগুলি কাজে লাগানোর সময় তার সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরির জন্য এসএফটি ব্যবহার করা যেতে পারে এবং তারপর মডেলটিকে সেই ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আরএল ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেলযুক্ত ডেটা তৈরি করার একটি উপায় সরবরাহ করে, যা বিশেষভাবে দরকারী যখন লেবেলযুক্ত ডেটার বৃহৎ সেট পাওয়া কঠিন। এই তিনটি বৈশিষ্ট্যকে একত্রিত করে, SASR তাত্ত্বিকভাবে যুক্তি এবং বিচার-বিবেচনা বিকাশের জন্য আরও ভালভাবে টিউন করা হয়েছে। এই কারণে, SARS ফ্রেমওয়ার্কটি প্রাক-প্রশিক্ষিত ভাষা মডেল যেমন বার্ট বা জিপিটি -3 এর জন্য বিশেষত উপকারী হতে পারে কারণ এটি সেগুলিকে তাদের আসল উদ্দেশ্যে ছাড়িয়ে যেতে এবং কঠিন যুক্তি এবং বিচার-বিবেচনামূলক কাজগুলি সম্পাদন করতে অনুমতি দেয়।
ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির সাথে SASR-এর তুলনা (পুনর্বিবেচনা)
সুপারভাইজড ফাইন-টিউনিং (এসএফটি) ঐতিহ্যগতভাবে একটি বৃহৎ, লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভর করে যেখানে এআই মডেল ইনপুটগুলিকে পছন্দসই আউটপুটগুলিতে ম্যাপ করতে শেখে। এই পদ্ধতির কার্যকারিতা ডেটার মানের উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল, এবং সঠিকভাবে লেবেলযুক্ত ডেটার একটি সেট তৈরি করা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল হতে পারে। অধিকন্তু, এসএফটি মডেলগুলিকে লেবেলযুক্ত ডেটাতে উপস্থিত পূর্ববর্তী ধারণাগুলি শিখতে পরিচালিত করতে পারে, যা তাদের নতুন এবং অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতিগুলি সাধারণীকরণে সীমিত করতে পারে।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (আরএল) একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যকে সর্বাধিক করার জন্য ক্রিয়াগুলিকে পুরস্কৃত বা শাস্তি দিয়ে চেষ্টা এবং ত্রুটির মাধ্যমে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। যদিও আরএল-কে লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না, তবে এটি অস্থির হতে পারে এবং অপ্রত্যাশিত ক্রিয়াগুলি খুঁজে পেতে পারে যা সেগুলির আসল উদ্দেশ্য অর্জনে ব্যর্থ হয়েও তাদের পুরস্কারকে সর্বাধিক করে তোলে (প্রায়শই “পুরস্কার হ্যাকিং” হিসাবে পরিচিত)। অধিকন্তু, আরএল মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া গণনাকারীভাবে ব্যয়বহুল হতে পারে, কারণ এটির মডেলটির সাথে প্রচুর পরিমাণে ইন্টারঅ্যাকশনের প্রয়োজন যা কার্যকর নীতি খুঁজে বের করার জন্য।
এসএএসআর দুটিকে একত্রিত করার চেষ্টা করে, পাশাপাশি প্রতিটি পদ্ধতির সীমাবদ্ধতাগুলিও কাটিয়ে ওঠে। প্রতিটি পদ্ধতির থেকে শক্তি অর্জন করে এমন একটি প্রশিক্ষণ পদ্ধতি প্রয়োগ করে, এসএএসআর সম্ভাব্যভাবে আরও শক্তিশালী এবং দক্ষ এআই মডেলের তৈরি করতে পারে। যাইহোক, এই দাবির বৈধতা যাচাই করার জন্য আরও গবেষণা এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষা প্রয়োজন।
অ্যালগরিদমিক উদ্ভাবন এবং হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা (পুনর্বিবেচনা)
গোকুর এসএএসআর ফ্রেমওয়ার্কের খবরটি মার্কিন-চীন প্রযুক্তি সম্পর্কের ক্ষেত্রে বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। যেহেতু মার্কিন সরকার একটি বিস্তৃত কৌশল নিয়েছে যাতে তারা উন্নত কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার, বিশেষত এনভিডিয়ার মতো সংস্থাগুলি থেকে উচ্চ-প্রান্তের জিপিইউগুলিতে অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করে এআই ডোমেনে চীনের উত্থানকে সীমিত করতে পারে। এই ধরনের বিধিনিষেধ চীনের এআই শিল্পের অগ্রগতিকে ধীর করে দেওয়ার কথা।
যাইহোক, জেনসেন হুয়াং-এর মন্তব্য এবং চীনা এআই ল্যাব থেকে আসা আবিষ্কারগুলি এই ধারণাকে চ্যালেঞ্জ জানায়। চীন সারা বিশ্বে এআই প্রতিভার একটি উল্লেখযোগ্য অংশের বাসস্থান এবং হার্ডওয়্যারে অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করা সম্ভবত তাদের অন্য সমাধান খুঁজে বের করতে বাধ্য করবে।
যদি অ্যালগরিদমিক উদ্ভাবন হার্ডওয়্যারের সীমাবদ্ধতাগুলি অফসেট করতে পারে, তবে ছোট শক্তি খরচ বা ডেটার পরিমাণ দিয়ে আরও কার্যকর এআই মডেল তৈরি করা সম্ভব হবে। হার্ডওয়্যার বিধিনিষেধ এআই-এর ক্ষেত্রে চীনকে প্রতিযোগীতায় টিকিয়ে রাখতে পারবে না যদি দ্রুত সমস্যার সমাধান করার ক্ষমতা থাকে।
চীনা এআই-এর উত্থান: দীপসিকের বাইরে (পুনর্বিবেচনা)
ডিপসিক এআই অঙ্গনে একজন বিশিষ্ট খেলোয়াড় হিসেবে নিজেদের প্রতিষ্ঠা করেছে। দীপসিকের উত্থান চীনকে এই অত্যাধুনিক প্রযুক্তিতে বিশ্ব নেতৃত্ব গ্রহণ করার জন্য উত্সাহিত করেছে। যদিও দীপসিক চীনের একমাত্র এআই কোম্পানি নয়; গোকুর এসএএসআর প্রশিক্ষণ কাঠামো প্রমাণ করে চীনের এআই পরিবেশ ক্রমাগত উদ্ভাবন করে চলেছে।
চীনা এআই-এর উত্থানের কারণগুলো হলো: চীনের ডেটার প্রাচুর্য, STEM শিক্ষার উপর জোর, সরকারের সমর্থন এবং তাদের ঝুঁকি নেওয়ার ক্ষমতা। এই উপাদানগুলো একত্রিত হয়ে চীনের মধ্যে এক উন্নয়নশীল পরিবেশ সৃষ্টি করেছে যা এআই উদ্ভাবনের জন্য সহায়ক।
ফলাফলস্বরূপ, কম্পিউটার ভিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং রোবোটিক্সের মতো ক্ষেত্রে চীন দ্রুত আমেরিকার সাথে তাল মিলিয়ে চলছে। গোকু এবং ডিপসিক-এর মতো কোম্পানির উত্থান থেকে বোঝা যায় যে চীন আগামী বছরগুলিতে এআই ডোমেনে তার উত্থান অব্যাহত রাখতে ভাল অবস্থানে রয়েছে. যেহেতু চীন এআই প্রযুক্তির বিকাশ এবং প্রয়োগকে অগ্রাধিকার দেওয়া অব্যাহত রেখেছে, তাই তারা ভবিষ্যতে বিশ্ব নেতৃত্ব গ্রহণ করবে বলে মনে করা হচ্ছে।
সাংহাই গোকু টেকনোলজিস: উদ্ভাবনের পেছনের সংস্থা (পুনর্বিবেচনা)
সাংহাই গোকু টেকনোলজিস ২০১৫ সালে প্রতিষ্ঠিত হয়। এই কোম্পানি পরিমাণগত ট্রেডিং তহবিল এবং এআই-চালিত কৌশল ব্যবহার করে তাদের সম্পদ পরিচালনা করে। গোকুর মূল লক্ষ্য হলো প্রযুক্তি এবং মৌলিক বিশ্লেষণকে একত্রিত করে ক্লায়েন্টদের জন্য আরও ভালো রিটার্ন দেওয়া। গোকু তাদের এআই সহায়ক সংস্থা অলমাইন্ড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স টেকনোলজির মাধ্যমে এআই-এর উন্নয়ন নিশ্চিত করে।
যদিও কোম্পানিটি কী কী কাজ করে সেই বিষয়ে বেশি তথ্য পাওয়া যায় না, তবে তাদের দৃষ্টিভঙ্গি স্পষ্ট। গোকু ডেটার উপর ভিত্তি করে চলা একটি সংস্থা এবং এআই-কে গুরুত্ব দেয়। ট্রেডিং কৌশলগুলির উন্নতি এবং বাজারে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জনের জন্য গোকু সম্ভবত তাদের এআই গবেষণা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে কাজে লাগাতে চায়।।
শেষ পর্যন্ত, গোকুর গল্পটি উদ্ভাবন, কৌশলগত দৃষ্টিভঙ্গি এবং প্রতিযোগীতামূলক মনোভাবের একটি আকর্ষণীয় ছবি। এই সংস্থাটি চীনা প্রযুক্তি স্থানকে রূপান্তর করতে এবং বৈশ্বিক এআই আখ্যানকে নতুন আকার দেওয়ার জন্য প্রস্তুত।