আজকের দিনে যে অত্যাধুনিক এআই মডেলগুলি বিভিন্ন শিল্পে পরিবর্তন আনছে, সেগুলির প্রশিক্ষণ বাবদ বিপুল খরচ হয়, যা প্রায়শই ১০০ মিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যায়। কোম্পানিগুলি যখন এই মডেলগুলির কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য প্রচুর অর্থ বিনিয়োগ করে, তখন এই ক্রমবর্ধমান খরচ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্প্রদায়ের মধ্যে সমালোচনামূলক আলোচনার জন্ম দেয়। পরিস্থিতি আরও জটিল হয়ে ওঠে যখন DeepSeek-এর মতো নতুন সংস্থাগুলি জানায় যে তাদের প্রশিক্ষণ খরচ মাত্র ৬ মিলিয়ন ডলার, যা শিল্প জায়ান্টদের বাজেটের সঙ্গে একেবারেই বেমানান। এই জটিল পরিস্থিতির সঙ্গে যুক্ত হয়েছে স্ট্যানফোর্ড এবং ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি s1 মডেলের উদাহরণ, যেটির প্রশিক্ষণ খরচ ছিল মাত্র ৬ ডলার। খরচের এই বিশাল পার্থক্য দক্ষতা, সম্পদ বরাদ্দ এবং এআই উন্নয়নের ভবিষ্যৎ সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন তোলে।
খরচ বৃদ্ধির কারণসমূহ
এআই মডেলগুলির প্রশিক্ষণের সঙ্গে যুক্ত বিশাল খরচের বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং পাওয়ার, ব্যবহৃত ডেটাসেটের আকার এবং জটিলতা এবং এই অত্যাধুনিক সিস্টেমগুলি ডিজাইন ও অপ্টিমাইজ করার জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা।
কম্পিউটিং পাওয়ার: এআই মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর কম্পিউটিং পাওয়ারের প্রয়োজন হয়, যা প্রায়শই জিপিইউ (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) এবং টিপিইউ (টেনসর প্রসেসিং ইউনিট)-এর মতো বিশেষ হার্ডওয়্যার দিয়ে সরবরাহ করা হয়। এই প্রসেসরগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণে জড়িত জটিল গাণিতিক প্রক্রিয়াগুলি পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, তবে এগুলি প্রচুর পরিমাণে শক্তি খরচ করে এবং এগুলি অর্জন ও রক্ষণাবেক্ষণ করাও ব্যয়বহুল।
ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুতি: এআই মডেলগুলি ডেটা থেকে শেখে, এবং তাদের কাছে যত বেশি ডেটা থাকে, তারা তত ভাল পারফর্ম করতে পারে। তবে, বৃহৎ ডেটাসেট সংগ্রহ এবং প্রস্তুত করা একটি ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া হতে পারে। ডেটা সংগ্রহ, পরিষ্কার এবং লেবেল করতে হয়, যার জন্য প্রায়শই মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয়। কিছু ক্ষেত্রে, কোম্পানিগুলিকে বাইরের উৎস থেকে ডেটা কিনতে হতে পারে, যা খরচ আরও বাড়িয়ে দেয়।
দক্ষতা এবং প্রতিভা: এআই মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য উচ্চ দক্ষতাসম্পন্ন ইঞ্জিনিয়ার, গবেষক এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের একটি দলের প্রয়োজন। এই পেশাদারদের চাহিদা অনেক বেশি, এবং তাদের বেতন একটি উল্লেখযোগ্য খরচ হতে পারে। এছাড়াও, কোম্পানিগুলিকে তাদের দলগুলিকে এআই-এর সর্বশেষ উন্নতির সঙ্গে আপ-টু-ডেট রাখতে প্রশিক্ষণ এবং উন্নয়ন প্রোগ্রামগুলিতে বিনিয়োগ করতে হতে পারে।
প্রধান এআই মডেলগুলির মূল্য বিভাজন
এই খরচগুলির মাত্রা বোঝানোর জন্য, আসুন সাম্প্রতিক বছরগুলিতে কয়েকটি বিশিষ্ট এআই মডেলের প্রশিক্ষণের সঙ্গে যুক্ত আনুমানিক খরচগুলি পরীক্ষা করি:
জিপিটি-৪ (OpenAI): ২০২৩ সালে প্রকাশিত OpenAI-এর জিপিটি-৪ প্রশিক্ষণে আনুমানিক ৭৯ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই মডেলটি একটি টেক্সট স্ট্রিং-এ শব্দের ক্রম ভবিষ্যদ্বাণী করতে একটি বিশাল নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, যা এটিকে মানুষের মানের টেক্সট তৈরি করতে এবং অত্যাধুনিক কথোপকথনে অংশ নিতে সক্ষম করে। উচ্চ খরচ এমন একটি জটিল মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় বিশাল কম্পিউটিং সম্পদ এবং ডেটার প্রতিফলন ঘটায়।
পাম ২ (Google): Google-এর পাম ২, যা ২০২৩ সালে প্রকাশিত হয়েছে, তার প্রশিক্ষণে আনুমানিক ২৯ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই মডেলটি অনুবাদ, সারসংক্ষেপ এবং প্রশ্নের উত্তর সহ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের বিভিন্ন কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। জিপিটি-৪-এর চেয়ে কম ব্যয়বহুল হলেও, পাম ২ এখনও এআই গবেষণা ও উন্নয়নে একটি উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ।
লামা ২-৭০বি (Meta): মেটা-র লামা ২-৭০বি, যা ২০২৩ সালে প্রকাশিত হয়েছে, তার প্রশিক্ষণে আনুমানিক ৩ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই ওপেন-সোর্স মডেলটি বৃহত্তর সংখ্যক গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং এর তুলনামূলকভাবে কম খরচ মেটা-র এআই প্রযুক্তিকে গণতান্ত্রিক করার প্রতিশ্রুতির প্রতিফলন ঘটায়।
জেমিনি ১.০ আল্ট্রা (Google): Google-এর জেমিনি ১.০ আল্ট্রা, যা ২০২৩ সালে প্রকাশিত হয়েছে, তার প্রশিক্ষণে আনুমানিক ১৯২ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই মডেলটি Google-এর সবচেয়ে শক্তিশালী এবং বহুমুখী এআই সিস্টেম হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যা চিত্র recognition, ভিডিও বোঝা এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ সহ বিভিন্ন কাজ পরিচালনা করতে সক্ষম। উচ্চ খরচ মডেলটির বিশাল আকার এবং জটিলতা, সেইসাথে এর সৃষ্টিতে জড়িত ব্যাপক গবেষণা এবং উন্নয়ন প্রচেষ্টার প্রতিফলন ঘটায়।
মিস্ট্রাল লার্জ (Mistral): মিস্ট্রালের মিস্ট্রাল লার্জ, যা ২০২৪ সালে প্রকাশিত হয়েছে, তার প্রশিক্ষণে আনুমানিক ৪১ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই মডেলটি অন্যান্য বৃহৎ ভাষার মডেলগুলির একটি উচ্চ-কর্মক্ষমতা, সাশ্রয়ী বিকল্প হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছে, এবং এর তুলনামূলকভাবে কম খরচ মিস্ট্রালের দক্ষতা এবং অপ্টিমাইজেশনের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করার প্রতিফলন ঘটায়।
লামা ৩.১-৪০৫বি (Meta): মেটা-র লামা ৩.১-৪০৫বি, যা ২০২৪ সালে প্রকাশিত হয়েছে, তার প্রশিক্ষণে আনুমানিক ১৭০ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই মডেলটি মেটা-র লামা পরিবারের ওপেন-সোর্স ভাষা মডেলগুলির সর্বশেষ সংস্করণ, এবং এর উচ্চ খরচ এআই-এর অত্যাধুনিক অবস্থার উন্নয়নে কোম্পানির ক্রমাগত বিনিয়োগের প্রতিফলন ঘটায়।
গ্রোক-২ (xAI): xAI-এর গ্রোক-২, যা ২০২৪ সালে প্রকাশিত হয়েছে, তার প্রশিক্ষণে আনুমানিক ১০৭ মিলিয়ন ডলার খরচ হয়েছে। এই মডেলটি সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম X থেকে ডেটা ব্যবহার করে রিয়েল-টাইমে বর্তমান ঘটনা সম্পর্কে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। উচ্চ খরচ ক্রমাগত পরিবর্তনশীল তথ্য বোঝা এবং প্রতিক্রিয়া জানানোর জন্য একটি মডেল প্রশিক্ষণের চ্যালেঞ্জগুলি তুলে ধরে।
নির্দিষ্ট খরচ উপাদান পরীক্ষা করা
এআই মডেলগুলির খরচ কাঠামোর গভীরে গেলে দেখা যায় যে বিভিন্ন উপাদান সামগ্রিক খরচে বিভিন্ন পরিমাণে অবদান রাখে। উদাহরণস্বরূপ, Google-এর জেমিনি আল্ট্রার ক্ষেত্রে, গবেষণা এবং উন্নয়ন কর্মীদের বেতন (ইক্যুইটি সহ) চূড়ান্ত খরচের ৪৯% পর্যন্ত ছিল, যেখানে এআই accelerator চিপগুলির অবদান ছিল ২৩% এবং অন্যান্য সার্ভার উপাদানের অবদান ছিল ১৫%। এই বিভাজন অত্যাধুনিক এআই মডেল তৈরি এবং প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় মানব পুঁজি এবং বিশেষ হার্ডওয়্যারে উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগের উপর জোর দেয়।
প্রশিক্ষণ খরচ কমানোর কৌশল
এআই মডেল প্রশিক্ষণের ক্রমবর্ধমান খরচ বিবেচনায় নিয়ে, কোম্পানিগুলি কর্মক্ষমতা ত্যাগ না করে এই খরচ কমানোর জন্য সক্রিয়ভাবে কৌশল অন্বেষণ করছে। এই কৌশলগুলির মধ্যে কয়েকটি হল:
ডেটা অপ্টিমাইজেশন: প্রশিক্ষণ ডেটার গুণমান এবং প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করলে কাঙ্ক্ষিত স্তরের কর্মক্ষমতা অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করা যেতে পারে। ডেটা বৃদ্ধি, ডেটা সংশ্লেষণ এবং সক্রিয় শিক্ষার মতো কৌশলগুলি ডেটার ব্যবহার অপ্টিমাইজ করতে এবং খরচ কমাতে সাহায্য করতে পারে।
মডেল কম্প্রেশন: এআই মডেলের আকার এবং জটিলতা হ্রাস করলে কম্পিউটেশনাল প্রয়োজনীয়তা এবং প্রশিক্ষণের সময় কমাতে পারে। ছাঁটাই, কোয়ান্টাইজেশন এবং জ্ঞান বিতরণের মতো কৌশলগুলি তাদের নির্ভুলতার উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব না ফেলে মডেলগুলিকে সংকুচিত করতে সাহায্য করতে পারে।
ট্রান্সফার লার্নিং: প্রি-ট্রেইনড মডেলগুলি ব্যবহার করে এবং নির্দিষ্ট কাজের জন্য তাদের ফাইন-টিউন করলে প্রশিক্ষণের সময় এবং খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করা যেতে পারে। ট্রান্সফার লার্নিং কোম্পানিগুলিকে স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করার পরিবর্তে অন্যদের অর্জিত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে তৈরি করতে দেয়।
হার্ডওয়্যার অপ্টিমাইজেশন: বিশেষ এআই accelerator-এর মতো আরও দক্ষ হার্ডওয়্যার ব্যবহার করলে এআই মডেলগুলির শক্তি খরচ এবং প্রশিক্ষণের সময় কমাতে পারে। কোম্পানিগুলি ক্লাউড-ভিত্তিক এআই প্ল্যাটফর্মগুলির ব্যবহারও অন্বেষণ করছে, যা চাহিদার ভিত্তিতে বিস্তৃত হার্ডওয়্যার সংস্থানগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।
অ্যালগরিদমিক দক্ষতা: আরও দক্ষ প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম তৈরি করলে কাঙ্ক্ষিত স্তরের কর্মক্ষমতায় পৌঁছানোর জন্য প্রয়োজনীয় পুনরাবৃত্তির সংখ্যা কমাতে পারে। অভিযোজিত শেখার হার, গ্রেডিয়েন্ট কম্প্রেশন এবং বিতরণ করা প্রশিক্ষণের মতো কৌশলগুলি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত করতে এবং খরচ কমাতে সাহায্য করতে পারে।
উচ্চ প্রশিক্ষণ খরচের প্রভাব
এআই মডেলগুলির উচ্চ প্রশিক্ষণ খরচের ভবিষ্যতের জন্য বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রয়েছে। এইগুলির মধ্যে রয়েছে:
প্রবেশের বাধা: এআই মডেলগুলির উচ্চ প্রশিক্ষণ খরচ ছোট কোম্পানি এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠানের জন্য প্রবেশের বাধা তৈরি করতে পারে, যা উদ্ভাবন এবং প্রতিযোগিতা সীমিত করে। শুধুমাত্র উল্লেখযোগ্য আর্থিক সংস্থান রয়েছে এমন সংস্থাগুলি সবচেয়ে উন্নত এআই সিস্টেম তৈরি এবং প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম।
ক্ষমতার কেন্দ্রীকরণ: এআই মডেলগুলির উচ্চ প্রশিক্ষণ খরচ কয়েকটি বৃহৎ কোম্পানির হাতে ক্ষমতার কেন্দ্রীকরণের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যারা এআই গবেষণা ও উন্নয়নে প্রচুর বিনিয়োগ করতে পারে। এটি এই সংস্থাগুলির জন্য একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা তৈরি করতে পারে এবং যাদের আছে এবং যাদের নেই তাদের মধ্যে ব্যবধান আরও বাড়িয়ে দিতে পারে।
দক্ষতার উপর মনোযোগ: এআই মডেলগুলির উচ্চ প্রশিক্ষণ খরচ দক্ষতা এবং অপ্টিমাইজেশনের উপর আরও বেশি মনোযোগ দিচ্ছে। কোম্পানিগুলি কর্মক্ষমতা ত্যাগ না করে প্রশিক্ষণের খরচ কমানোর উপায়গুলি সক্রিয়ভাবে খুঁজছে, যা ডেটা অপ্টিমাইজেশন, মডেল কম্প্রেশন এবং হার্ডওয়্যার ত্বরণের মতো ক্ষেত্রগুলিতে উদ্ভাবনের দিকে পরিচালিত করছে।
এআই-এর গণতন্ত্রায়ন: এআই মডেলগুলির উচ্চ প্রশিক্ষণ খরচ সত্ত্বেও, এআই প্রযুক্তিকে গণতান্ত্রিক করার জন্য একটি ক্রমবর্ধমান আন্দোলন চলছে। মেটা-র লামা ভাষা মডেলের পরিবারের মতো ওপেন-সোর্স উদ্যোগগুলি এআই-কে বৃহত্তর সংখ্যক গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলছে। ক্লাউড-ভিত্তিক এআই প্ল্যাটফর্মগুলি সাশ্রয়ী মূল্যের কম্পিউটিং সংস্থান এবং প্রি-ট্রেইনড মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করছে।
এআই প্রশিক্ষণ খরচের ভবিষ্যৎ
এআই প্রশিক্ষণ খরচের ভবিষ্যৎ অনিশ্চিত, তবে বেশ কয়েকটি প্রবণতা আগামী বছরগুলিতে পরিস্থিতিকে রূপ দিতে পারে। এইগুলির মধ্যে রয়েছে:
অবিচ্ছিন্ন হার্ডওয়্যার অগ্রগতি: হার্ডওয়্যার প্রযুক্তির অগ্রগতি, যেমন আরও শক্তিশালী এবং দক্ষ এআই accelerator-এর উন্নয়ন, এআই মডেল প্রশিক্ষণের খরচ কমাতে পারে।
অ্যালগরিদমিক উদ্ভাবন: প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমের উদ্ভাবন, যেমন আরও দক্ষ অপ্টিমাইজেশন কৌশলগুলির উন্নয়ন, প্রশিক্ষণের খরচ আরও কমাতে পারে।
ডেটার বর্ধিত প্রাপ্যতা: ইন্টারনেট এবং সেন্সর এবং ডিভাইসের প্রসারের কারণে ডেটার ক্রমবর্ধমান প্রাপ্যতা প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহ এবং প্রস্তুত করার খরচ কমাতে পারে।
ক্লাউড-ভিত্তিক এআই প্ল্যাটফর্ম: ক্লাউড-ভিত্তিক এআই প্ল্যাটফর্মগুলির ক্রমাগত বৃদ্ধি সাশ্রয়ী মূল্যের কম্পিউটিং সংস্থান এবং প্রি-ট্রেইনড মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করতে পারে, যা এআই প্রযুক্তিকে আরও গণতান্ত্রিক করে।
এআই-এর নতুন দৃষ্টান্ত: এআই-এর নতুন দৃষ্টান্তের উদ্ভব, যেমন তত্ত্বাবধানবিহীন শিক্ষা এবং শক্তিশালীকরণ শিক্ষা, বৃহৎ লেবেলযুক্ত ডেটাসেটের উপর নির্ভরতা কমাতে পারে, যা সম্ভবত প্রশিক্ষণের খরচ কমায়।
উপসংহারে, এআই মডেল প্রশিক্ষণের ক্রমবর্ধমান খরচ শিল্পের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ, তবে এটি উদ্ভাবনের অনুঘটকও। কোম্পানি এবং গবেষকরা যখন প্রশিক্ষণের খরচ কমানোর জন্য নতুন কৌশল অনুসন্ধান চালিয়ে যাচ্ছেন, তখন আমরা হার্ডওয়্যার, অ্যালগরিদম এবং ডেটা ব্যবস্থাপনায় আরও অগ্রগতি দেখতে পাব বলে আশা করতে পারি, যা শেষ পর্যন্ত আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং সাশ্রয়ী মূল্যের এআই প্রযুক্তির দিকে পরিচালিত করবে। খরচ চাপ এবং প্রযুক্তিগত অগ্রগতির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া এআই-এর ভবিষ্যৎকে রূপ দেবে এবং সমাজে এর প্রভাব নির্ধারণ করবে। দক্ষতা এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য চলমান অনুসন্ধান শুধুমাত্র খরচ কমাবে না বরং বিভিন্ন ডোমেনে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করবে, যা একটি আরও ন্যায়সঙ্গত এবং উদ্ভাবনী এআই ইকোসিস্টেমকে উৎসাহিত করবে।