এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি

ফাইন-টিউনিং এর বিভ্রম

ফাইন-টিউনিং এবং রিট্রিভাল অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) সাধারণত প্রাক-প্রশিক্ষিত AI মডেলগুলির জ্ঞান এবং ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য সুপ্রতিষ্ঠিত পদ্ধতি হিসাবে বিবেচিত হয়। তবে, আলেফ আলফার সিইও জোনাস অ্যান্ড্রলিস উল্লেখ করেছেন যে বাস্তবতা আরও জটিল।

“এক বছর আগে, একটি ব্যাপক বিশ্বাস ছিল যে ফাইন-টিউনিং একটি জাদুকরী সমাধান। যদি কোনও এআই সিস্টেম আশানুরূপ কাজ না করে, তবে এর উত্তর ছিল কেবল ফাইন-টিউনিং। এটি এতটা সহজ নয়,” তিনি ব্যাখ্যা করেছিলেন।

যদিও ফাইন-টিউনিং একটি মডেলের স্টাইল বা আচরণ পরিবর্তন করতে পারে, এটি নতুন তথ্য শেখানোর জন্য সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতি নয়। ফাইন-টিউনিং একাই সমস্ত AI অ্যাপ্লিকেশন সমস্যার সমাধান করতে পারে এমন প্রত্যাশা একটি ভুল ধারণা।

RAG: একটি বিকল্প পদ্ধতি

RAG একটি বিকল্প প্রস্তাব করে যা একটি গ্রন্থাগারিকের মতো কাজ করে, একটি বাহ্যিক সংরক্ষণাগার থেকে তথ্য পুনরুদ্ধার করে। এই পদ্ধতিটি মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণ বা ফাইন-টিউনিং না করেই ডাটাবেসের মধ্যে থাকা তথ্যের আপডেট এবং পরিবর্তনের অনুমতি দেয়। অতিরিক্তভাবে, উৎপাদিত ফলাফলগুলি নির্ভুলতার জন্য উল্লেখ করা এবং নিরীক্ষণ করা যেতে পারে।

“নির্দিষ্ট জ্ঞান সর্বদা নথিভুক্ত করা উচিত এবং LLM এর প্যারামিটারের মধ্যে সংরক্ষণ করা উচিত নয়,” অ্যান্ড্রলিস জোর দিয়েছিলেন।

RAG অসংখ্য সুবিধা প্রদান করলেও, এর সাফল্য মূল প্রক্রিয়া, পদ্ধতি এবং প্রাতিষ্ঠানিক জ্ঞানের সঠিক ডকুমেন্টেশনের উপর নির্ভর করে, এমন একটি ফর্ম্যাটে যা মডেলটি বুঝতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, প্রায়শই এইরকম হয় না।

এমনকি যখন ডকুমেন্টেশন বিদ্যমান থাকে, তখনও এন্টারপ্রাইজগুলি সমস্যার সম্মুখীন হতে পারে যদি নথি বা প্রক্রিয়াগুলি আউট-অফ-ডিস্ট্রিবিউশন ডেটার উপর নির্ভর করে – এমন ডেটা যা বেস মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা। উদাহরণস্বরূপ, শুধুমাত্র ইংরেজি ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত একটি মডেল জার্মান ডকুমেন্টেশনের সাথে লড়াই করবে, বিশেষ করে যদি এতে বৈজ্ঞানিক সূত্র থাকে। অনেক ক্ষেত্রে, মডেলটি ডেটা একেবারেই ব্যাখ্যা করতে সক্ষম নাও হতে পারে।

অতএব, অ্যান্ড্রলিস পরামর্শ দেন যে অর্থপূর্ণ ফলাফল অর্জনের জন্য সাধারণত ফাইন-টিউনিং এবং RAG এর সমন্বয় প্রয়োজন। এই হাইব্রিড পদ্ধতি তাদের নিজস্ব সীমাবদ্ধতাগুলি অতিক্রম করতে উভয় পদ্ধতির শক্তিকে কাজে লাগায়।

বিভাজন দূর করা

আলেফ আলফা নিজেকে একটি ইউরোপীয় ডিপমাইন্ড হিসাবে আলাদা করার লক্ষ্য রাখে, সেই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে যা এন্টারপ্রাইজ এবং জাতিগুলিকে তাদের নিজস্ব সার্বভৌম AI তৈরি করতে বাধা দেয়।

সার্বভৌম AI বলতে এমন মডেলগুলিকে বোঝায় যেগুলি একটি জাতির অভ্যন্তরীণ ডেটাসেট ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত বা ফাইন-টিউন করা হয়, এমন হার্ডওয়্যারে যা তার সীমানার মধ্যে নির্মিত বা স্থাপন করা হয়েছে। এই পদ্ধতি ডেটা গোপনীয়তা, নিরাপত্তা এবং নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করে, যা অনেক সংস্থা এবং সরকারের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

“আমরা অপারেটিং সিস্টেম, এন্টারপ্রাইজ এবং সরকারগুলির জন্য তাদের নিজস্ব সার্বভৌম AI কৌশল তৈরি করার ভিত্তি হতে চাই,” অ্যান্ড্রলিস বলেছিলেন। “আমরা যেখানে প্রয়োজন সেখানে উদ্ভাবন করার লক্ষ্য রাখি, সেইসাথে যেখানে সম্ভব ওপেন সোর্স এবং অত্যাধুনিক প্রযুক্তিগুলিকে কাজে লাগানোর চেষ্টা করি।”

যদিও এর মধ্যে মাঝে মাঝে ফারিয়া-১-এলএলএম (Pharia-1-LLM) এর মতো মডেলগুলির প্রশিক্ষণ অন্তর্ভুক্ত থাকে, অ্যান্ড্রলিস জোর দেন যে তারা লামা (Llama) বা ডিপসিক (DeepSeek) এর মতো বিদ্যমান মডেলগুলির প্রতিলিপি করার চেষ্টা করছেন না। তাদের মনোযোগ নির্দিষ্ট চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে এমন অনন্য সমাধান তৈরি করার দিকে।

“আমি সবসময় আমাদের গবেষণাকে অর্থপূর্ণভাবে ভিন্ন জিনিসগুলিতে ফোকাস করার জন্য নির্দেশ দিই, কেবল অন্যরা যা করছে তা অনুলিপি করার জন্য নয়, কারণ সেগুলি ইতিমধ্যেই বিদ্যমান,” অ্যান্ড্রলিস বলেছিলেন। “আমাদের অন্য লামা বা ডিপসিক তৈরি করার দরকার নেই কারণ সেগুলি ইতিমধ্যেই বিদ্যমান।”

পরিবর্তে, আলেফ আলফা এমন ফ্রেমওয়ার্ক তৈরিতে মনোযোগ দেয় যা এই প্রযুক্তিগুলি গ্রহণকে সহজ এবং সুগম করে তোলে। একটি সাম্প্রতিক উদাহরণ হল তাদের নতুন টোকেনাইজার-মুক্ত, বা “টি-ফ্রি,” প্রশিক্ষণ আর্কিটেকচার, যার লক্ষ্য হল এমন মডেলগুলিকে ফাইন-টিউন করা যা আউট-অফ-ডিস্ট্রিবিউশন ডেটা আরও দক্ষতার সাথে বুঝতে পারে।

ঐতিহ্যগত টোকেনাইজার-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলির প্রায়শই একটি মডেলকে কার্যকরভাবে ফাইন-টিউন করার জন্য প্রচুর পরিমাণে আউট-অফ-ডিস্ট্রিবিউশন ডেটার প্রয়োজন হয়। এটি গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল এবং পর্যাপ্ত ডেটা উপলব্ধ রয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়।

আলেফ আলফার টি-ফ্রি আর্কিটেকচার টোকেনাইজারকে সরিয়ে দিয়ে এই সমস্যাটিকে বাইপাস করে। ফিনিশ ভাষায় তাদের ফারিয়া এলএলএম-এ প্রাথমিক পরীক্ষায় টোকেনাইজার-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনায় প্রশিক্ষণ খরচ এবং কার্বন ফুটপ্রিন্ট ৭০ শতাংশ হ্রাস পেয়েছে। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতি ফাইন-টিউনিংকে আরও সহজলভ্য এবং টেকসই করে তোলে।

আলেফ আলফা ডকুমেন্টেড জ্ঞানের ফাঁকগুলি মোকাবেলা করার জন্য সরঞ্জাম তৈরি করেছে যা ভুল বা সহায়ক নয় এমন সিদ্ধান্তে পরিচালিত করতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও কমপ্লায়েন্স প্রশ্নের সাথে প্রাসঙ্গিক দুটি চুক্তি একে অপরের বিরোধিতা করে, “সিস্টেমটি মানুষের কাছে যেতে পারে এবং বলতে পারে, ‘আমি একটি অসঙ্গতি খুঁজে পেয়েছি… আপনি কি দয়া করে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারেন যে এটি একটি প্রকৃত দ্বন্দ্ব কিনা?’” অ্যান্ড্রলিস ব্যাখ্যা করেছিলেন।

ফারিয়া ক্যাচ (Pharia Catch) নামক এই ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে সংগৃহীত তথ্য অ্যাপ্লিকেশনের জ্ঞান ভান্ডারে ফিরিয়ে দেওয়া যেতে পারে বা আরও কার্যকর মডেলগুলিকে ফাইন-টিউন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই প্রতিক্রিয়া লুপ সময়ের সাথে সাথে AI সিস্টেমের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে।

অ্যান্ড্রলিসের মতে, এই সরঞ্জামগুলি PwC, ডেলয়েট (Deloitte), ক্যাপজেমিনি (Capgemini) এবং সুপ্রার (Supra) মতো অংশীদারদের আকৃষ্ট করেছে, যারা আলেফ আলফার প্রযুক্তি বাস্তবায়নের জন্য শেষ গ্রাহকদের সাথে কাজ করে। এই অংশীদারিত্বগুলি বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আলেফ আলফার সমাধানগুলির মান এবং ব্যবহারিকতা প্রদর্শন করে।

হার্ডওয়্যার ফ্যাক্টর

সফটওয়্যার এবং ডেটা সার্বভৌম AI গ্রহণকারীদের মুখোমুখি হওয়া একমাত্র চ্যালেঞ্জ নয়। হার্ডওয়্যার আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচ্য বিষয়।

বিভিন্ন এন্টারপ্রাইজ এবং জাতির অভ্যন্তরীণভাবে তৈরি হার্ডওয়্যারে চালানোর জন্য নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা থাকতে পারে বা কেবল কোথায় ওয়ার্কলোড চালানো যেতে পারে তা নির্ধারণ করতে পারে। এই সীমাবদ্ধতাগুলি হার্ডওয়্যার এবং পরিকাঠামোর পছন্দকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে।

এর মানে হল যে অ্যান্ড্রলিস এবং তার দলকে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার বিকল্প সমর্থন করতে হবে। আলেফ আলফা AMD, গ্রাফকোর (Graphcore) এবং সেরিব্রাস (Cerebras) সহ হার্ডওয়্যার অংশীদারদের একটি সারগ্রাহী গোষ্ঠীকে আকৃষ্ট করেছে।

গত মাসে, আলেফ আলফা তার MI300-সিরিজের অ্যাক্সিলারেটরগুলি ব্যবহার করার জন্য AMD-এর সাথে একটি অংশীদারিত্ব ঘোষণা করেছে। এই সহযোগিতা AI প্রশিক্ষণ এবং অনুমানকে ত্বরান্বিত করতে AMD-এর উন্নত হার্ডওয়্যারকে কাজে লাগাবে।

অ্যান্ড্রলিস সফটব্যাঙ্ক (Softbank) দ্বারা অধিগ্রহণ করা গ্রাফকোর এবং সেরিব্রাসের সাথে সহযোগিতার কথাও তুলে ধরেন, যাদের CS-3 ওয়েফার-স্কেল অ্যাক্সিলারেটরগুলি জার্মান সশস্ত্র বাহিনীর জন্য AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহৃত হয়। এই অংশীদারিত্বগুলি আলেফ আলফার গ্রাহকদের নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে বিভিন্ন হার্ডওয়্যার সরবরাহকারীদের সাথে কাজ করার প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন করে।

এই সহযোগিতা সত্ত্বেও, অ্যান্ড্রলিস জোর দিয়ে বলেন যে আলেফ আলফার লক্ষ্য একটি পরিচালিত পরিষেবা বা ক্লাউড প্রদানকারী হওয়া নয়। “আমরা কখনই ক্লাউড প্রদানকারী হব না,” তিনি বলেছিলেন। “আমি চাই আমার গ্রাহকরা মুক্ত থাকুক এবং কোন বাধ্যবাধকতায় আবদ্ধ না থাকুক।” গ্রাহকের স্বাধীনতা এবং নমনীয়তার প্রতি এই প্রতিশ্রুতি আলেফ আলফাকে অন্যান্য অনেক AI সংস্থা থেকে আলাদা করে।

সামনের পথ: ক্রমবর্ধমান জটিলতা

সামনের দিকে তাকিয়ে, অ্যান্ড্রলিস অনুমান করেছেন যে AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা আরও জটিল হয়ে উঠবে কারণ শিল্প চ্যাটবট থেকে এজেন্টিক AI সিস্টেমে স্থানান্তরিত হচ্ছে যা আরও জটিল সমস্যা সমাধানে সক্ষম।

এজেন্টিক AI গত এক বছরে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ আকর্ষণ করেছে, যেখানে মডেল নির্মাতা, সফ্টওয়্যার ডেভেলপার এবং হার্ডওয়্যার বিক্রেতারা এমন সিস্টেমের প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে যা অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে মাল্টি-স্টেপ প্রক্রিয়া সম্পন্ন করতে পারে। প্রাথমিক উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে OpenAI-এর অপারেটর এবং অ্যানথ্রপিকের কম্পিউটার ব্যবহার API। এই এজেন্টিক AI সিস্টেমগুলি AI ক্ষমতার ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে।

“গত বছর, আমরা প্রাথমিকভাবে ডকুমেন্ট সংক্ষিপ্তকরণ বা লেখার সহায়তার মতো সহজ কাজগুলিতে মনোযোগ দিয়েছিলাম,” তিনি বলেছিলেন। “এখন, এটি এমন জিনিসগুলির সাথে আরও উত্তেজনাপূর্ণ হয়ে উঠছে যা প্রথম নজরে জেনএআই (genAI) সমস্যা বলেও মনে হয় না, যেখানে ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা চ্যাটবট নয়।” আরও জটিল এবং সমন্বিত AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির দিকে এই পরিবর্তন শিল্পের জন্য নতুন চ্যালেঞ্জ এবং সুযোগ উপস্থাপন করে।

এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির মূল চ্যালেঞ্জ:

• মডেল প্রশিক্ষণ এবং অ্যাপ্লিকেশন ইন্টিগ্রেশনের মধ্যে ব্যবধান দূর করা: এলএলএম-এর ক্ষমতাগুলিকে ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনে কার্যকরভাবে অনুবাদ করা একটি উল্লেখযোগ্য বাধা।
• ফাইন-টিউনিং এর সীমাবদ্ধতা অতিক্রম করা: এআই মডেলগুলিকে নতুন তথ্য শেখানো বা নির্দিষ্ট কাজের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য শুধুমাত্র ফাইন-টিউনিং প্রায়শই অপর্যাপ্ত।
• ডেটার গুণমান এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা নিশ্চিত করা: RAG ভালভাবে নথিভুক্ত এবং সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটার উপর নির্ভর করে, যা প্রায়শই অনেক প্রতিষ্ঠানে অনুপস্থিত।
• আউট-অফ-ডিস্ট্রিবিউশন ডেটা পরিচালনা করা: এআই মডেলগুলিকে অবশ্যই এমন ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম হতে হবে যা তারা যে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয়েছিল তার থেকে আলাদা, যার জন্য বিশেষ কৌশল প্রয়োজন।
• হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করা: বিভিন্ন এন্টারপ্রাইজ এবং জাতির বিভিন্ন হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা রয়েছে যা বিবেচনায় নেওয়া আবশ্যক।
• ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা বজায় রাখা: সার্বভৌম এআই-এর জন্য ডেটা একটি দেশের সীমানার মধ্যে নিরাপদে প্রক্রিয়া এবং সংরক্ষণ করা নিশ্চিত করা প্রয়োজন।
• এজেন্টিক এআই সিস্টেম তৈরি করা: এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা যা অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে জটিল মাল্টি-স্টেপ প্রক্রিয়া সম্পাদন করতে পারে তা গবেষণার একটি চ্যালেঞ্জিং কিন্তু আশাব্যঞ্জক ক্ষেত্র।

এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির মূল সুযোগ:

• উদ্ভাবনী এআই সমাধান তৈরি করা: এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির চ্যালেঞ্জগুলি নির্দিষ্ট চাহিদা মেটাতে উদ্ভাবনী সমাধান তৈরির সুযোগ তৈরি করে।
• ওপেন সোর্স প্রযুক্তি ব্যবহার করা: ওপেন সোর্স প্রযুক্তি খরচ কমাতে এবং এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে।
• হার্ডওয়্যার অংশীদারদের সাথে সহযোগিতা করা: হার্ডওয়্যার অংশীদারদের সাথে সহযোগিতা করা নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
• সার্বভৌম এআই ক্ষমতা তৈরি করা: সার্বভৌম এআই জাতি এবং সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা এবং এআই অবকাঠামোর উপর আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ সরবরাহ করতে পারে।
• এআই দিয়ে শিল্পগুলিকে রূপান্তরিত করা: এআই-এর কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকে উন্নত করে এবং নতুন পণ্য ও পরিষেবা তৈরি করে শিল্পগুলিকে রূপান্তরিত করার সম্ভাবনা রয়েছে।

এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির ভবিষ্যত:

এন্টারপ্রাইজ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির ভবিষ্যত সম্ভবত এই বৈশিষ্ট্যগুলির দ্বারা চিহ্নিত করা হবে:

• বর্ধিত জটিলতা: এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি আরও জটিল এবং সমন্বিত হবে, যার জন্য বিশেষ দক্ষতা এবং সরঞ্জাম প্রয়োজন।
• ডেটার মানের উপর আরও বেশি মনোযোগ: ডেটার গুণমান ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে কারণ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ডেটার উপর নির্ভর করে।
• নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তার উপর আরও জোর: নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা সর্বাগ্রে থাকবে কারণ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি সংবেদনশীল ডেটা পরিচালনা করে।
• এজেন্টিক এআই-এর ব্যাপক গ্রহণ: এজেন্টিক এআই সিস্টেমগুলি আরও প্রচলিত হয়ে উঠবে কারণ সংস্থাগুলি জটিল কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে চায়।
• অবিরাম উদ্ভাবন: এআই-এর ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকশিত হতে থাকবে, যা নতুন অগ্রগতি এবং সুযোগের দিকে পরিচালিত করবে।

চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে এবং সুযোগগুলি গ্রহণ করে, সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসাগুলিকে রূপান্তরিত করতে এবং একটি উন্নত ভবিষ্যত তৈরি করতে এআই-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে পারে।