ছোট ভাষা মডেলের উত্থান: AI জগতে নতুন রূপ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, বিশেষ করে ভাষার সাথে সম্পর্কিত শাখাটি, সাম্প্রতিক বছরগুলিতে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (LLMs) বিশাল আকার এবং ক্ষমতার দ্বারা প্রভাবিত হয়েছে। এই বিশাল মডেলগুলি, বিপুল পরিমাণ ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, অসাধারণ ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যা জনসাধারণের কল্পনা এবং বিনিয়োগ আকর্ষণ করেছে। তবুও, বড় মডেলগুলির খবরের আড়ালে, একটি শান্ত কিন্তু সম্ভবত আরও রূপান্তরকারী বিপ্লব ঘটছে: ছোট ভাষা মডেলগুলির (SLMs) উত্থান। এই হালকা, আরও ফোকাসড AI সিস্টেমগুলি দ্রুত একটি গুরুত্বপূর্ণ স্থান তৈরি করছে, যা এমন পরিবেশে অত্যাধুনিক AI ক্ষমতা আনার প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে যেখানে তাদের বড় সহযোগীরা সহজে বা অর্থনৈতিকভাবে কাজ করতে পারে না।

SLM-গুলির প্রতি এই ক্রমবর্ধমান আগ্রহ কেবল একাডেমিক নয়; এটি বাস্তব বাজারের গতিশীলতায় রূপান্তরিত হচ্ছে। শিল্প বিশ্লেষকরা SLM খাতের নাটকীয় উত্থানের পূর্বাভাস দিয়েছেন, যা ২০২৫ সালে আনুমানিক $০.৯৩ বিলিয়ন বাজার আকার থেকে ২০৩২ সালের মধ্যে $৫.৪৫ বিলিয়ন পর্যন্ত সম্প্রসারিত হবে বলে অনুমান করা হচ্ছে। এই গতিপথ পূর্বাভাস সময়কালে প্রায় ২৮.৭% এর একটি শক্তিশালী চক্রবৃদ্ধি বার্ষিক বৃদ্ধির হার (CAGR) প্রতিনিধিত্ব করে। এই ধরনের বিস্ফোরক বৃদ্ধি শূন্যস্থানে ঘটে না; এটি শক্তিশালী প্রযুক্তিগত এবং বাজারের শক্তির সংমিশ্রণে চালিত হয়।

এই চালিকাশক্তিগুলির মধ্যে প্রধান হল Edge AI এবং অন-ডিভাইস ইন্টেলিজেন্স-এর নিরলস চাহিদা। বিভিন্ন খাতের ব্যবসাগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে এমন AI সমাধান খুঁজছে যা স্মার্টফোন, সেন্সর, শিল্প সরঞ্জাম এবং অন্যান্য এমবেডেড সিস্টেমে সরাসরি কাজ করতে পারে, যেখানে ক্লাউড সংযোগের সাথে সম্পর্কিত ল্যাটেন্সি, খরচ বা গোপনীয়তার উদ্বেগ থাকে না। স্থানীয়ভাবে AI চালানো স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন সিস্টেম থেকে শুরু করে ইন্টারেক্টিভ মোবাইল অ্যাসিস্ট্যান্ট এবং স্মার্ট ফ্যাক্টরি অটোমেশন পর্যন্ত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া সক্ষম করে। SLM গুলি, LLM-গুলির তুলনায় তাদের উল্লেখযোগ্যভাবে ছোট কম্পিউটেশনাল ফুটপ্রিন্টের সাথে, এই সম্পদ-সীমাবদ্ধ পরিবেশের জন্য আদর্শভাবে উপযুক্ত।

একই সাথে, মডেল কম্প্রেশন কৌশল-এ উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি একটি শক্তিশালী ত্বরণকারী হিসাবে কাজ করেছে। কোয়ান্টাইজেশন (মডেলে ব্যবহৃত সংখ্যার নির্ভুলতা হ্রাস করা) এবং প্রুনিং (নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে কম গুরুত্বপূর্ণ সংযোগগুলি অপসারণ করা) এর মতো উদ্ভাবনগুলি ডেভেলপারদের মডেলের আকার সঙ্কুচিত করতে এবং প্রক্রিয়াকরণের গতি নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি করতে দেয়। গুরুত্বপূর্ণভাবে, এই কৌশলগুলি মডেলের কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতার উপর প্রভাব কমিয়ে এনে বৃহত্তর দক্ষতা অর্জনের জন্য বিকশিত হচ্ছে। এই দ্বৈত সুবিধা—ছোট আকার এবং ধরে রাখা ক্ষমতা—SLM গুলিকে ক্রমবর্ধমান সংখ্যক কাজের জন্য LLM-গুলির ক্রমবর্ধমান কার্যকর বিকল্প করে তোলে।

অধিকন্তু, এন্টারপ্রাইজগুলি তাদের মূল কার্যক্রমে SLM গুলিকে একীভূত করার বাস্তবসম্মত মূল্য স্বীকার করছে। IT অটোমেশন, যেখানে SLM গুলি লগ বিশ্লেষণ করতে পারে এবং সিস্টেম ব্যর্থতার পূর্বাভাস দিতে পারে, থেকে সাইবারসিকিউরিটি, যেখানে তারা নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিকের অসঙ্গতি সনাক্ত করতে পারে, এবং উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়া পরিমার্জিত করার লক্ষ্যে বিভিন্ন ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত, সম্ভাব্য প্রভাব বিশাল। SLM গুলি AI কে আরও বিস্তৃতভাবে স্থাপন করার একটি পথ সরবরাহ করে, বিশেষ করে খরচ, গোপনীয়তা, বা প্রায়-তাত্ক্ষণিক প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন এমন পরিস্থিতিতে। এজ কম্পিউটিং চাহিদা, কম্প্রেশনের মাধ্যমে দক্ষতার লাভ এবং স্পষ্ট এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে এই সংমিশ্রণ SLM গুলিকে কেবল LLM-গুলির ছোট সংস্করণ হিসাবে নয়, বরং উল্লেখযোগ্য প্রভাবের জন্য প্রস্তুত AI-এর একটি স্বতন্ত্র এবং অত্যাবশ্যক শ্রেণী হিসাবে অবস্থান করে।

কৌশলগত বিভাজন: ইকোসিস্টেম নিয়ন্ত্রণ বনাম বিশেষায়িত কুলুঙ্গি

SLM ল্যান্ডস্কেপ আকার নেওয়ার সাথে সাথে, আধিপত্যের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতাকারী মূল খেলোয়াড়দের মধ্যে স্বতন্ত্র কৌশলগত পদ্ধতিগুলি উদ্ভূত হচ্ছে। প্রতিযোগিতামূলক গতিশীলতা মূলত দুটি প্রাথমিক দর্শনের চারপাশে একত্রিত হচ্ছে, প্রতিটি ভিন্ন ব্যবসায়িক মডেল এবং AI মান কীভাবে ক্যাপচার করা হবে তার জন্য দীর্ঘমেয়াদী দৃষ্টিভঙ্গি প্রতিফলিত করে।

একটি বিশিষ্ট পথ হল মালিকানাধীন ইকোসিস্টেম নিয়ন্ত্রণ কৌশল। এই পদ্ধতিটি বেশ কয়েকটি প্রযুক্তি জায়ান্ট এবং ভাল অর্থায়িত AI ল্যাব দ্বারা পছন্দ করা হয় যারা তাদের SLM অফারগুলির চারপাশে প্রাচীরযুক্ত বাগান তৈরি করার লক্ষ্য রাখে। OpenAI (যার GPT বংশ থেকে প্রাপ্ত ভেরিয়েন্ট যেমন প্রত্যাশিত GPT-4 mini family), Google (তার Gemma মডেল সহ), Anthropic (তার Claude Haiku সমর্থনকারী), এবং Cohere (Command R+ প্রচারকারী) এর মতো কোম্পানিগুলি প্রধান উদাহরণ। তাদের কৌশল সাধারণত SLM গুলিকে বৃহত্তর প্ল্যাটফর্মের অবিচ্ছেদ্য অংশ হিসাবে বাণিজ্যিকীকরণ করা জড়িত, যা প্রায়শই সাবস্ক্রিপশন-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (APIs), ইন্টিগ্রেটেড ক্লাউড পরিষেবা (যেমন Azure AI বা Google Cloud AI), বা এন্টারপ্রাইজ লাইসেন্সিং চুক্তির মাধ্যমে সরবরাহ করা হয়।

এই কৌশলের আকর্ষণটি নিবিড় একীকরণ, সামঞ্জস্যপূর্ণ কর্মক্ষমতা, উন্নত নিরাপত্তা এবং প্রতিষ্ঠিত এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোগুলির মধ্যে সরলীকৃত স্থাপনার সম্ভাবনার মধ্যে নিহিত। ইকোসিস্টেম নিয়ন্ত্রণ করে, এই সরবরাহকারীরা নির্ভরযোগ্যতা এবং সমর্থন সম্পর্কিত গ্যারান্টি দিতে পারে, যা তাদের SLM গুলিকে শক্তিশালী AI-চালিত অটোমেশন, সফ্টওয়্যার স্যুটগুলিতে এমবেড করা অত্যাধুনিক ‘কোপাইলট’ সহকারী এবং নির্ভরযোগ্য সিদ্ধান্ত-সহায়তা সরঞ্জামগুলির সন্ধানকারী ব্যবসার জন্য আকর্ষণীয় করে তোলে। এই মডেলটি পরিষেবা সরবরাহ এবং প্ল্যাটফর্ম লক-ইন এর মাধ্যমে মান ক্যাপচারকে অগ্রাধিকার দেয়, সরবরাহকারীদের বিদ্যমান অবকাঠামো এবং বাজারের নাগালের সুবিধা গ্রহণ করে। এটি নির্বিঘ্ন একীকরণ এবং পরিচালিত AI পরিষেবাগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া সংস্থাগুলির জন্য কার্যকরভাবে পূরণ করে।

ইকোসিস্টেম খেলার সাথে তীব্রভাবে বিপরীত হল বিশেষায়িত ডোমেন-নির্দিষ্ট মডেল কৌশল। এই পদ্ধতিটি নির্দিষ্ট শিল্পের অনন্য চাহিদা, শব্দভাণ্ডার এবং নিয়ন্ত্রক সীমাবদ্ধতার জন্য যত্ন সহকারে তৈরি এবং ফাইন-টিউন করা SLM গুলি বিকাশের উপর কেন্দ্র করে। বিস্তৃত প্রযোজ্যতার লক্ষ্য না রেখে, এই মডেলগুলি অর্থ, স্বাস্থ্যসেবা, আইনি পরিষেবা বা এমনকি সফ্টওয়্যার বিকাশের মতো বিশেষায়িত প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রগুলির মতো উল্লম্বগুলির মধ্যে উচ্চ কার্যকারিতার জন্য সজ্জিত।

এই স্থানের অগ্রগামীদের মধ্যে রয়েছে Hugging Face-এর মতো প্ল্যাটফর্ম, যা Zephyr 7B-এর মতো মডেল হোস্ট করে যা কোডিং কাজের জন্য স্পষ্টভাবে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, এবং IBM-এর মতো প্রতিষ্ঠিত এন্টারপ্রাইজ প্লেয়ার, যার Granite মডেল পরিবার এন্টারপ্রাইজ AI চাহিদা, ডেটা গভর্নেন্স এবং সম্মতি সহ, তাদের মূল অংশে ডিজাইন করা হয়েছে। এখানে কৌশলগত সুবিধাটি প্রস্থের চেয়ে গভীরতায় নিহিত। শিল্প-নির্দিষ্ট ডেটাসেটগুলিতে মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিয়ে এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য সেগুলিকে অপ্টিমাইজ করে (যেমন, আর্থিক পরিভাষা বোঝা, চিকিৎসা নোট ব্যাখ্যা করা, আইনি ধারা খসড়া করা), এই SLM গুলি তাদের নির্ধারিত ডোমেনের মধ্যে উচ্চতর নির্ভুলতা এবং প্রাসঙ্গিক প্রাসঙ্গিকতা অর্জন করতে পারে। এই কৌশলটি নিয়ন্ত্রিত বা জ্ঞান-নিবিড় খাতের সংস্থাগুলির সাথে দৃঢ়ভাবে অনুরণিত হয় যেখানে জেনেরিক মডেলগুলি কম পড়তে পারে, যা তাদের বিশেষায়িত, মিশন-সমালোচনামূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রে অত্যন্ত নির্ভুল, প্রসঙ্গ-সচেতন AI সমাধান স্থাপন করতে সক্ষম করে। এটি নির্দিষ্ট ব্যথার পয়েন্ট এবং সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সম্বোধন করে যা বিস্তৃত-ভিত্তিক মডেলগুলি উপেক্ষা করতে পারে তার মাধ্যমে গ্রহণকে উৎসাহিত করে।

এই দুটি প্রভাবশালী কৌশল সমগ্র বাজারের জন্য অগত্যা পারস্পরিকভাবে একচেটিয়া নয়, তবে তারা প্রতিযোগিতাকে রূপদানকারী প্রাথমিক উত্তেজনাগুলির প্রতিনিধিত্ব করে। ইকোসিস্টেম প্লেয়াররা স্কেল, ইন্টিগ্রেশন এবং প্ল্যাটফর্ম শক্তির উপর বাজি ধরে, যখন বিশেষজ্ঞরা গভীরতা, নির্ভুলতা এবং শিল্প দক্ষতার উপর ফোকাস করে। SLM বাজারের বিবর্তনে সম্ভবত এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া এবং প্রতিযোগিতা জড়িত থাকবে, যা প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে হাইব্রিড মডেল বা আরও কৌশলগত বৈচিত্র্যের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

টাইটানরা ময়দানে প্রবেশ করছে: ক্ষমতাসীনদের প্লেবুক

ছোট ভাষা মডেলগুলির দ্বারা উপস্থাপিত সম্ভাব্য ব্যাঘাত এবং সুযোগ প্রযুক্তি বিশ্বের প্রতিষ্ঠিত জায়ান্টদের দ্বারা অলক্ষিত হয়নি। তাদের বিশাল সম্পদ, বিদ্যমান গ্রাহক সম্পর্ক এবং বিস্তৃত অবকাঠামোর সুবিধা গ্রহণ করে, এই ক্ষমতাসীনরা কৌশলগতভাবে এই উদীয়মান ক্ষেত্রে একটি নেতৃস্থানীয় অবস্থান সুরক্ষিত করার জন্য চালনা করছে।

Microsoft

Microsoft, এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার এবং ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের একটি চিরস্থায়ী পাওয়ার হাউস, আক্রমনাত্মকভাবে SLM গুলিকে তার প্রযুক্তিগত কাঠামোতে বুনছে। একটি মালিকানাধীন ইকোসিস্টেম নিয়ন্ত্রণ কৌশল গ্রহণ করে, রেডমন্ড জায়ান্ট এই নিম্বলার মডেলগুলিকে তার Azure ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এবং এন্টারপ্রাইজ সমাধানগুলির বিস্তৃত স্যুটের মধ্যে গভীরভাবে একীভূত করছে। Phi সিরিজ (Phi-2 সহ) এবং Orca পরিবার-এর মতো অফারগুলি বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ SLM গুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে যা বিশেষভাবে এন্টারপ্রাইজ AI কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, এর Copilot সহকারীদের মধ্যে বৈশিষ্ট্যগুলিকে শক্তিশালী করে এবং Microsoft স্ট্যাকের উপর ভিত্তি করে ডেভেলপারদের জন্য শক্তিশালী সরঞ্জাম সরবরাহ করে।

Microsoft-এর ধাক্কাকে ভিত্তি করে একটি মূল দক্ষতা হল এর শক্তিশালী AI গবেষণা বিভাগ যা এর বিশ্বব্যাপী বিস্তৃত Azure ক্লাউড অবকাঠামো-এর সাথে মিলিত। এই সংমিশ্রণটি Microsoft কে কেবল অত্যাধুনিক মডেল তৈরি করতে দেয় না বরং সেগুলিকে তার বিশাল এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক বেসে স্কেলেবল, সুরক্ষিত এবং নির্ভরযোগ্য পরিষেবা হিসাবে সরবরাহ করতে দেয়। OpenAI-এর সাথে কোম্পানির বহু-বিলিয়ন ডলারের কৌশলগত অংশীদারিত্ব তার AI কৌশলের একটি ভিত্তিপ্রস্তর, যা এটিকে OpenAI-এর মডেলগুলিতে (সম্ভাব্য SLM ভেরিয়েন্ট সহ) বিশেষাধিকারপ্রাপ্ত অ্যাক্সেস প্রদান করে এবং Microsoft পণ্য যেমন Office 365, Bing এবং বিভিন্ন Azure AI পরিষেবাগুলিতে তাদের নিবিড় একীকরণের সক্ষমতা দেয়। এই মিথোজীবী সম্পর্ক Microsoft কে অভ্যন্তরীণভাবে উন্নত SLM এবং সম্ভবত জেনারেটিভ AI-তে সবচেয়ে স্বীকৃত ব্র্যান্ডের অ্যাক্সেস উভয়ই সরবরাহ করে।

অধিকন্তু, কৌশলগত অধিগ্রহণ Microsoft-এর অবস্থানকে শক্তিশালী করে। Nuance Communications, কথোপকথনমূলক AI এবং স্বাস্থ্যসেবা ডকুমেন্টেশন প্রযুক্তির একটি নেতা, এর ক্রয় উল্লম্ব-নির্দিষ্ট AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, বিশেষ করে স্বাস্থ্যসেবা এবং এন্টারপ্রাইজ অটোমেশন পরিস্থিতিতে যেখানে বিশেষায়িত ভাষা বোঝা সর্বোত্তম, তার ক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে শক্তিশালী করেছে। এই গণনাকৃত পদক্ষেপগুলি - অভ্যন্তরীণ উন্নয়ন, কৌশলগত অংশীদারিত্ব, অধিগ্রহণ এবং এর প্রভাবশালী ক্লাউড এবং সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে গভীর একীকরণ মিশ্রিত করা - Microsoft কে একটি শক্তিশালী শক্তি হিসাবে অবস্থান করে যা বিভিন্ন শিল্প জুড়ে এন্টারপ্রাইজ SLM গ্রহণের জন্য তার ইকোসিস্টেমকে ডিফল্ট পছন্দ হিসাবে তৈরি করার লক্ষ্য রাখে।

IBM

International Business Machines (IBM), যার দীর্ঘ ইতিহাস এন্টারপ্রাইজ কম্পিউটিংয়ে গভীরভাবে প্রোথিত, ব্যবসা-কেন্দ্রিক অ্যাপ্লিকেশন, বিশ্বাস এবং শাসন-এর উপর একটি বৈশিষ্ট্যপূর্ণ ফোকাস সহ SLM বাজারে প্রবেশ করছে। বিগ ব্লু সক্রিয়ভাবে তার watsonx.ai প্ল্যাটফর্ম-এর মধ্যে SLM গুলি বিকাশ এবং অপ্টিমাইজ করছে, সেগুলিকে সাশ্রয়ী, দক্ষ এবং ডোমেন-সচেতন AI সমাধান হিসাবে তৈরি করছে যা বিশেষভাবে সাংগঠনিক প্রয়োজনের জন্য তৈরি করা হয়েছে।

IBM-এর কৌশল ইচ্ছাকৃতভাবে এমন পদ্ধতির সাথে বৈপরীত্য করে যা ভোক্তা-মুখী বা সাধারণ-উদ্দেশ্য মডেলগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়। পরিবর্তে, জোর দেওয়া হয় এন্টারপ্রাইজ স্থাপনার জন্য গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির উপর: বিশ্বাসযোগ্যতা, ডেটা গভর্নেন্স এবং AI নীতিশাস্ত্রের নীতিগুলির প্রতি আনুগত্য। এটি IBM-এর SLM অফারগুলিকে, যেমন Granite মডেলগুলি, সুরক্ষিত পরিবেশ এবং কঠোর নিয়ন্ত্রক সম্মতির অধীন শিল্পগুলিতে স্থাপনার জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত করে তোলে। IBM বোঝে যে অনেক বড় সংস্থার জন্য, বিশেষ করে অর্থ ও স্বাস্থ্যসেবায়, AI-এর নিরীক্ষা, নিয়ন্ত্রণ এবং দায়িত্বশীল ব্যবহার নিশ্চিত করার ক্ষমতা অ-আলোচনাযোগ্য।

এই শাসন-কেন্দ্রিক SLM গুলিকে তার হাইব্রিড ক্লাউড সমাধান এবং পরামর্শ পরিষেবাগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করে, IBM ব্যবসাগুলিকে অটোমেশন বাড়াতে, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ উন্নত করতে এবং নিরাপত্তা বা নৈতিক মানগুলির সাথে আপস না করে অপারেশনাল দক্ষতা সহজতর করতে সক্ষম করার লক্ষ্য রাখে। তাদের গভীর এন্টারপ্রাইজ সম্পর্ক এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য খ্যাতি জটিল সাংগঠনিক কাঠামোর মধ্যে ডিজিটাল রূপান্তরের জন্য ব্যবহারিক, বিশ্বাসযোগ্য সরঞ্জাম হিসাবে SLM গুলিকে প্রচার করার ক্ষেত্রে মূল সম্পদ হিসাবে কাজ করে। IBM বাজি ধরছে যে অনেক ব্যবসার জন্য, AI স্থাপনার ‘কীভাবে’ - নিরাপদে এবং দায়িত্বের সাথে - ‘কী’-এর মতোই গুরুত্বপূর্ণ।

Google

যদিও সম্ভবত Gemini-এর মতো তার বৃহৎ-স্কেল মডেলগুলির সাথে আরও দৃশ্যমানভাবে যুক্ত, Google SLM অঙ্গনেও একটি উল্লেখযোগ্য খেলোয়াড়, প্রাথমিকভাবে তার বিশাল ইকোসিস্টেম এবং গবেষণা ক্ষমতা ব্যবহার করে। Gemma (যেমন, Gemma 7B) এর মতো মডেলগুলির মাধ্যমে, Google তুলনামূলকভাবে হালকা ওজনের অথচ সক্ষম উন্মুক্ত মডেল সরবরাহ করে, যার লক্ষ্য ডেভেলপার গ্রহণ এবং তার নিজস্ব ইকোসিস্টেমের মধ্যে একীকরণকে উৎসাহিত করা, বিশেষ করে Google Cloud Platform (GCP)।

Google-এর কৌশল ইকোসিস্টেম নিয়ন্ত্রণ এবং একটি বৃহত্তর সম্প্রদায়কে উৎসাহিত করার উপাদানগুলিকে মিশ্রিত করে বলে মনে হয়। Gemma-এর মতো মডেল প্রকাশ করে, এটি পরীক্ষা-নিরীক্ষাকে উৎসাহিত করে এবং ডেভেলপারদের Google-এর অন্তর্নিহিত অবকাঠামো (যেমন দক্ষ প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য TPUs) ব্যবহার করে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয়। এই পদ্ধতিটি GCP AI পরিষেবাগুলির ব্যবহার চালনা করতে সহায়তা করে এবং Google কে ভিত্তি মডেল এবং সেগুলিকে কার্যকরভাবে স্থাপন করার সরঞ্জাম উভয়ের সরবরাহকারী হিসাবে অবস্থান করে। অনুসন্ধান, মোবাইল (Android) এবং ক্লাউড অবকাঠামোতে তাদের গভীর দক্ষতা বিদ্যমান পণ্যগুলিকে উন্নত করতে বা নতুন অন-ডিভাইস অভিজ্ঞতা তৈরি করতে SLM গুলিকে একীভূত করার জন্য অসংখ্য পথ সরবরাহ করে। Google-এর অংশগ্রহণ নিশ্চিত করে যে SLM বাজার তীব্রভাবে প্রতিযোগিতামূলক থাকে, দক্ষতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার সীমানা ঠেলে দেয়।

AWS

Amazon Web Services (AWS), ক্লাউড অবকাঠামোর প্রভাবশালী খেলোয়াড়, স্বাভাবিকভাবেই SLM গুলিকে তার ব্যাপক AI এবং মেশিন লার্নিং পোর্টফোলিওতে একীভূত করছে। Amazon Bedrock-এর মতো পরিষেবাগুলির মাধ্যমে, AWS ব্যবসাগুলিকে বিভিন্ন সরবরাহকারীর কাছ থেকে ফাউন্ডেশন মডেলগুলির একটি কিউরেটেড নির্বাচনে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে, যার মধ্যে SLM গুলিও রয়েছে (সম্ভবত এর নিজস্ব সহ, যেমন কিছু প্রসঙ্গে উল্লিখিত ধারণাগত Nova মডেলগুলি, যদিও নির্দিষ্ট বিবরণ পরিবর্তিত হতে পারে)।

AWS-এর কৌশল মূলত তার শক্তিশালী ক্লাউড পরিবেশের মধ্যে পছন্দ এবং নমনীয়তা প্রদান-এর উপর কেন্দ্রীভূত। Bedrock-এর মাধ্যমে SLM গুলি সরবরাহ করে, AWS তার গ্রাহকদের পরিচিত AWS সরঞ্জাম এবং অবকাঠামো ব্যবহার করে সহজেই এই মডেলগুলির সাথে পরীক্ষা, কাস্টমাইজ এবং স্থাপন করতে দেয়। এই প্ল্যাটফর্ম-কেন্দ্রিক পদ্ধতিটি SLM গুলিকে পরিচালিত পরিষেবা হিসাবে অ্যাক্সেসযোগ্য করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যার বা জটিল মডেল স্থাপন পাইপলাইন পরিচালনা না করে AI ব্যবহার করতে চাওয়া ব্যবসাগুলির জন্য অপারেশনাল বোঝা হ্রাস করে। AWS সেই ভিত্তি প্ল্যাটফর্ম হতে চায় যেখানে এন্টারপ্রাইজগুলি তাদের AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং চালাতে পারে, তারা বড় বা ছোট মডেল বেছে নিক না কেন, AI যুগে তার ক্লাউড নেতৃত্ব বজায় রাখতে এর স্কেল, নিরাপত্তা এবং বিস্তৃত পরিষেবা অফারগুলির সুবিধা গ্রহণ করে।

বিঘ্নকারী এবং বিশেষজ্ঞরা: নতুন পথ তৈরি করা

প্রতিষ্ঠিত প্রযুক্তি টাইটানদের বাইরে, নতুন প্রবেশকারী এবং বিশেষায়িত সংস্থাগুলির একটি প্রাণবন্ত দল ছোট ভাষা মডেল বাজারের দিকনির্দেশনা এবং গতিশীলতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করছে। এই সংস্থাগুলি প্রায়শই নতুন দৃষ্টিভঙ্গি নিয়ে আসে, ওপেন-সোর্স নীতি, নির্দিষ্ট শিল্প খাত বা অনন্য প্রযুক্তিগত পদ্ধতির উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে।

OpenAI

OpenAI, সম্ভবত জেনারেটিভ AI আগ্রহের সাম্প্রতিক উত্থানের অনুঘটক, SLM স্পেসে একটি কমান্ডিং উপস্থিতি ধারণ করে, তার অগ্রণী গবেষণা এবং সফল স্থাপনার কৌশলগুলির উপর ভিত্তি করে। যদিও তার বড় মডেলগুলির জন্য বিখ্যাত, OpenAI সক্রিয়ভাবে ছোট, আরও দক্ষ ভেরিয়েন্টগুলি বিকাশ এবং স্থাপন করছে, যেমন প্রত্যাশিত GPT-4o mini family, o1-mini family, এবং o3-mini family। এটি একটি কৌশলগত বোঝাপড়া প্রতিফলিত করে যে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিভিন্ন মডেলের আকার এবং কর্মক্ষমতা বৈশিষ্ট্যের প্রয়োজন হয়।

প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে একজন পথপ্রদর্শক হিসাবে, OpenAI-এর প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত তার গভীর গবেষণা দক্ষতা এবং গবেষণাকে বাণিজ্যিকভাবে কার্যকর পণ্যগুলিতে অনুবাদ করার প্রমাণিত ক্ষমতা থেকে উদ্ভূত হয়। এর ফোকাস কাঁচা ক্ষমতার বাইরে দক্ষতা, নিরাপত্তা এবং AI-এর নৈতিক স্থাপনা-র মতো গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত, যা মডেলগুলি আরও বিস্তৃত হওয়ার সাথে সাথে বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। কোম্পানির API-ভিত্তিক বিতরণ মডেল শক্তিশালী AI-তে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার ক্ষেত্রে সহায়ক হয়েছে, যা বিশ্বব্যাপী ডেভেলপার এবং ব্যবসাগুলিকে তার প্রযুক্তিকে একীভূত করার অনুমতি দিয়েছে। Microsoft-এর সাথে কৌশলগত অংশীদারিত্ব উল্লেখযোগ্য মূলধন এবং অতুলনীয় বাজার নাগাল সরবরাহ করে, OpenAI-এর প্রযুক্তিকে একটি বিশাল এন্টারপ্রাইজ ইকোসিস্টেমের মধ্যে এম্বেড করে।

OpenAI সক্রিয়ভাবে উন্নত মডেল কম্প্রেশন কৌশল অন্বেষণ করে এবং হাইব্রিড আর্কিটেকচার তদন্ত করে যা কম্পিউটেশনাল চাহিদা কমিয়ে কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য বিভিন্ন মডেল আকারের শক্তিগুলিকে একত্রিত করতে পারে তার মাধ্যমে খামটিকে ঠেলে দেওয়া অব্যাহত রেখেছে। মডেলগুলিকে ফাইন-টিউনিং এবং কাস্টমাইজ করার কৌশল বিকাশে এর নেতৃত্ব সংস্থাগুলিকে নির্দিষ্ট শিল্পের চাহিদা এবং মালিকানাধীন ডেটাসেটগুলির জন্য OpenAI-এর শক্তিশালী বেস মডেলগুলিকে মানিয়ে নিতে দেয়, যা একজন উদ্ভাবক এবং ফলিত AI-এর মূল সক্ষমকারী হিসাবে এর বাজারের অবস্থানকে আরও দৃঢ় করে।

Anthropic

Anthropic তার উন্নয়ন দর্শনের অগ্রভাগে নিরাপত্তা, নির্ভরযোগ্যতা এবং নৈতিক বিবেচনা স্থাপন করে AI ল্যান্ডস্কেপে একটি স্বতন্ত্র পরিচয় তৈরি করেছে। এই ফোকাসটি SLM-গুলির প্রতি তার পদ্ধতিতে স্পষ্টভাবে প্রতিফলিত হয়, যা Claude Haiku-এর মতো মডেল দ্বারা উদাহরণিত। এন্টারপ্রাইজ প্রসঙ্গে নিরাপদ এবং নির্ভরযোগ্য কর্মক্ষমতার জন্য স্পষ্টভাবে ডিজাইন করা, Haiku ক্ষতিকারক, পক্ষপাতদুষ্ট বা অসত্য বিষয়বস্তু তৈরির ঝুঁকি কমিয়ে দরকারী AI ক্ষমতা প্রদানের লক্ষ্য রাখে।

নিজেকে বিশ্বাসযোগ্য AI-এর সরবরাহকারী হিসাবে অবস্থান করে, Anthropic বিশেষ করে সংবেদনশীল ডোমেনে পরিচালিত সংস্থাগুলি বা যারা দায়িত্বশীল AI গ্রহণকে অগ্রাধিকার দেয় তাদের কাছে আবেদন করে। সাংবিধানিক AI এবং কঠোর নিরাপত্তা পরীক্ষার উপর তাদের জোর তাদের প্রতিযোগীদের থেকে আলাদা করে যারা কাঁচা কর্মক্ষমতাকে সবকিছুর উপরে অগ্রাধিকার দিতে পারে। SLM গুলি সরবরাহ করে যা কেবল সক্ষমই নয় বরং অপব্যবহারের বিরুদ্ধে গার্ডরেল দিয়ে ডিজাইন করা হয়েছে, Anthropic কর্পোরেট মান এবং নিয়ন্ত্রক প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ AI সমাধানগুলির ক্রমবর্ধমান চাহিদা পূরণ করে, যা তাদের একটি মূল প্রতিযোগী করে তোলে, বিশেষ করে নির্ভরযোগ্য এবং নৈতিকভাবে ভিত্তিযুক্ত AI অংশীদারদের সন্ধানকারী ব্যবসার জন্য।

Mistral AI

ইউরোপীয় প্রযুক্তি দৃশ্য থেকে দ্রুত উদীয়মান, Mistral AI, ২০২৩ সালে প্রতিষ্ঠিত একটি ফরাসি কোম্পানি, SLM খাতে উল্লেখযোগ্য তরঙ্গ তৈরি করেছে। এর মূল কৌশলটি কমপ্যাক্ট, অত্যন্ত দক্ষ AI মডেল তৈরির চারপাশে ঘোরে যা কর্মক্ষমতা এবং স্থাপনযোগ্যতার জন্য স্পষ্টভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, এমনকি স্থানীয় ডিভাইসগুলিতে বা এজ কম্পিউটিং পরিবেশের মধ্যেও। Mistral 7B (প্রাথমিকভাবে প্রকাশিত, যদিও মূল পাঠ্য বিভ্রান্তিকরভাবে 3B/8B উল্লেখ করেছে - সুপরিচিত 7B-তে ফোকাস করা নিরাপদ) এর মতো মডেলগুলি তাদের পরিমিত আকারের (৭ বিলিয়ন প্যারামিটার) তুলনায় অসাধারণ কর্মক্ষমতা প্রদানের জন্য ব্যাপক মনোযোগ আকর্ষণ করেছে, যা তাদের এমন পরিস্থিতিতে অত্যন্ত উপযুক্ত করে তুলেছে যেখানে কম্পিউটেশনাল সংস্থান সীমিত।

Mistral AI-এর জন্য একটি মূল পার্থক্যকারী হল ওপেন-সোর্স ডেভেলপমেন্ট-এর প্রতি তার দৃঢ় প্রতিশ্রুতি। এর অনেক মডেল এবং সরঞ্জামকে অনুমতিমূলক লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশ করে, Mistral AI বৃহত্তর AI সম্প্রদায়ের মধ্যে সহযোগিতা, স্বচ্ছতা এবং দ্রুত উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে। এই পদ্ধতিটি কিছু বড় খেলোয়াড়ের মালিকানাধীন ইকোসিস্টেমের সাথে বৈপরীত্য এবং ডেভেলপার এবং গবেষকদের মধ্যে দ্রুত একটি অনুগত অনুসরণ তৈরি করেছে। এর ভিত্তি মডেলগুলির বাইরে, কোম্পানিটি মধ্যপ্রাচ্য এবং দক্ষিণ এশীয় ভাষার জন্য তৈরি Mistral Saba-এর মতো ভেরিয়েন্ট তৈরি করে বহুমুখিতা প্রদর্শন করেছে এবং Pixtral (চিত্র বোঝার লক্ষ্যে) এর মতো ধারণাগুলির সাথে মাল্টিমোডাল ক্ষমতা অন্বেষণ করেছে, যা বিভিন্ন ভাষাগত এবং কার্যকরী চাহিদা পূরণের তার উচ্চাকাঙ্ক্ষা প্রদর্শন করে। Mistral AI-এর দ্রুত উত্থান AI বাজারে উচ্চ-কর্মক্ষমতা, দক্ষ এবং প্রায়শই ওপেন-সোর্স বিকল্পগুলির জন্য উল্লেখযোগ্য ক্ষুধা তুলে ধরে।

Infosys

Infosys, আইটি পরিষেবা এবং পরামর্শের একটি বিশ্বব্যাপী স্তম্ভ, শিল্প-নির্দিষ্ট সমাধান-এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে SLM বাজারে একটি কুলুঙ্গি তৈরি করতে তার গভীর শিল্প দক্ষতা এবং ক্লায়েন্ট সম্পর্ক ব্যবহার করছে। Infosys Topaz BankingSLM এবং Infosys Topaz ITOpsSLM-এর প্রবর্তন এই কৌশলটির উদাহরণ দেয়। এই মডেলগুলি যথাক্রমে ব্যাংকিং এবং আইটি অপারেশন খাতের মধ্যে অনন্য চ্যালেঞ্জ এবং ওয়ার্কফ্লোগুলি মোকাবেলা করার জন্য উদ্দেশ্য-নির্মিত।

Infosys-এর জন্য একটি মূল সক্ষমকারী হল NVIDIA-এর সাথে এর কৌশলগত অংশীদারিত্ব, এই বিশেষায়িত SLMগুলির ভিত্তি হিসাবে NVIDIA-এর AI স্ট্যাক ব্যবহার করে। মডেলগুলি Infosys-এর নিজস্ব বহুল ব্যবহৃত Finacle ব্যাংকিং প্ল্যাটফর্ম সহ বিদ্যমান এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমগুলির সাথে নির্বিঘ্ন একীকরণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। NVIDIA প্রযুক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ একটি ডেডিকেটেড সেন্টার অফ এক্সিলেন্সের মধ্যে বিকশিত, এবং Sarvam AI-এর মতো অংশীদারদের সাথে সহযোগিতার মাধ্যমে আরও শক্তিশালী, এই SLM গুলি সাধারণ-উদ্দেশ্য এবং খাত-নির্দিষ্ট উভয় ডেটার উপর প্রশিক্ষণ থেকে উপকৃত হয়। গুরুত্বপূর্ণভাবে, Infosys কেবল মডেলগুলি সরবরাহ করে না; এটি প্রি-ট্রেনিং এবং ফাইন-টিউনিং পরিষেবাও সরবরাহ করে, যা এন্টারপ্রাইজগুলিকে তাদের মালিকানাধীন ডেটা এবং নির্দিষ্ট অপারেশনাল প্রয়োজনের জন্য তৈরি বেসপোক AI মডেল তৈরি করতে সক্ষম করে, যখন প্রাসঙ্গিক শিল্প মানগুলির সাথে নিরাপত্তা এবং সম্মতি নিশ্চিত করে। এই পরিষেবা-ভিত্তিক পদ্ধতি Infosys কে বড় উদ্যোগগুলির জন্য SLM প্রযুক্তির একটি ইন্টিগ্রেটর এবং কাস্টমাইজার হিসাবে অবস্থান করে।

অন্যান্য উল্লেখযোগ্য খেলোয়াড়

SLM ক্ষেত্রটি কেবল এই হাইলাইট করা সংস্থাগুলির চেয়েও বিস্তৃত। অন্যান্য উল্লেখযোগ্য অবদানকারীরা উদ্ভাবনকে ঠেলে দিচ্ছে এবং নির্দিষ্ট বাজার বিভাগগুলিকে রূপ দিচ্ছে:

• Cohere: এন্টারপ্রাইজ AI-এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, ব্যবসার ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডিজাইন করা Command R+-এর মতো মডেল সরবরাহ করে এবং প্রায়শই ডেটা গোপনীয়তা এবং স্থাপনার নমনীয়তার উপর জোর দেয় (যেমন, বিভিন্ন ক্লাউড বা অন-প্রিমিসে)।
• Hugging Face: প্রাথমিকভাবে একটি প্ল্যাটফর্ম এবং কমিউনিটি হাব হিসাবে পরিচিত হলেও, Hugging Face মডেল ডেভেলপমেন্টেও অবদান রাখে (যেমন কোডিংয়ের জন্য Zephyr 7B) এবং হাজার হাজার মডেলে অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, যার মধ্যে অনেক SLM রয়েছে, গবেষণা এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টকে সহজতর করে।
• Stability AI: প্রাথমিকভাবে ইমেজ জেনারেশনে (Stable Diffusion) তার কাজের জন্য বিখ্যাত, Stability AI ভাষা মডেলগুলিতে তার পোর্টফোলিও প্রসারিত করছে, অন-ডিভাইস স্থাপনা এবং বিভিন্ন এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত কমপ্যাক্ট এবং দক্ষ SLM অন্বেষণ করছে, জেনারেটিভ AI-তে তার দক্ষতার সুবিধা গ্রহণ করে।

এই সংস্থাগুলি, বৃহত্তর খেলোয়াড়দের পাশাপাশি, একটি গতিশীল এবং দ্রুত বিকশিত ইকোসিস্টেমে অবদান রাখে। তাদের বিভিন্ন কৌশল—ওপেন সোর্স, মালিকানাধীন প্ল্যাটফর্ম, শিল্প বিশেষীকরণ এবং ভিত্তি গবেষণা জুড়ে বিস্তৃত—সম্মিলিতভাবে SLM দক্ষতা, অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং সক্ষমতার অগ্রগতি চালনা করছে, নিশ্চিত করে যে এই ছোট মডেলগুলি অগণিত অ্যাপ্লিকেশন এবং শিল্প জুড়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতে ক্রমবর্ধমান কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করে।