Tag: Google

গুগল জেমিনি পরবর্তী প্রজন্মের সহকারীর দৌড়ে আধিপত্য বিস্তার করছে

ভার্চুয়াল সহকারীদের জগতে একটি বড় পরিবর্তন আসছে, যেখানে মনে হচ্ছে গুগল জেমিনি পরবর্তী প্রজন্মের প্রতিযোগিতায় এগিয়ে যাচ্ছে। যেখানে চ্যাটজিপিটি এবং ক্লডের মতো প্রতিযোগীরা তাদের পণ্য একত্রিত করতে সমস্যায় পড়ছে, এবং সিরি ও অ্যালেক্সার মতো পুরনো খেলোয়াড়রা প্রযুক্তির সাথে তাল মেলাতে হিমশিম খাচ্ছে, সেখানে জেমিনি কৌশলগতভাবে এআই সহকারীদের ভবিষ্যৎ নির্ধারণ করতে প্রস্তুত। স্যামসাং তাদের নতুন ফোনে সাইড বাটনটি বেশিক্ষণ চেপে ধরলে গুগল জেমিনিকে ডিফল্ট অপশন হিসেবে ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে, যা এই পরিবর্তনের একটি গুরুত্বপূর্ণ ইঙ্গিত। গুগল জেমিনি এখন বিশ্বের সবচেয়ে জনপ্রিয় অ্যান্ড্রয়েড ফোনগুলোতে পাওয়া যাচ্ছে, যা লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর কাছে সহজে পৌঁছে যাচ্ছে। এই সহজলভ্যতা গুগলের জন্য খুবই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ তারা জেমিনিকে তাদের সমস্ত পণ্যের ভবিষ্যৎ হিসেবে দেখছে। নতুন ব্যবহারকারী এবং তাদের কার্যকলাপ থেকে পাওয়া ডেটা জেমিনির ক্ষমতা আরও বাড়িয়ে তুলবে, যা এটিকে আরও বেশি কার্যকর এবং জনপ্রিয় করে তুলবে। বর্তমানে, গুগল তার প্রতিযোগীদের তুলনায় বেশ সুবিধাজনক অবস্থানে রয়েছে। জেমিনি সম্ভবত সবচেয়ে শক্তিশালী ভার্চুয়াল সহকারী, যার প্রধান কারণ হল এর বিশাল তথ্য এবং ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস। যদিও কোনো এআই পণ্যই এখনও নিখুঁত নয়, গুগল বুঝতে পারে যে দ্রুত উন্নতির জন্য ব্যাপক অ্যাক্সেস থাকাটা জরুরি। এই কৌশলটি তাদের অনুসন্ধানের ক্ষেত্রে সফল হয়েছে, এমনকি অ্যান্টিট্রাস্টের মতো সমস্যাও তৈরি করেছে। জেমিনির মাধ্যমে গুগল আরও সহজে বাজার দখল করতে প্রস্তুত।

গুগল জেমিনি পরবর্তী প্রজন্মের সহকারীর দৌড়ে আধিপত্য বিস্তার করছে

ডিফিউশন মডেল ইনফারেন্স স্কেলিং নতুন দৃষ্টান্ত

সাম্প্রতিককালে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলির (LLMs) ইনফারেন্সের সময় স্কেলিংয়ের কার্যকারিতা দেখা গিয়েছে। বিভিন্ন মডেল যেমন o1, o3, DeepSeek R1, QwQ, এবং Step Reasoner mini প্রমাণ করেছে যে ইনফারেন্সের সময় বেশি কম্পিউটেশন ব্যবহার করলে কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ে। এই বিষয়টি মাথায় রেখে, নিউ ইয়র্ক ইউনিভার্সিটির একদল গবেষক একটি সাধারণ অনুসন্ধান কাঠামোর মাধ্যমে অনুসন্ধান করে দেখেছেন যে, ডিফিউশন মডেলের ক্ষেত্রেও ইনফারেন্স-টাইম স্কেলিং কার্যকর। ইনফারেন্সের সময় কম্পিউটেশন বাড়ানো হলে জেনারেটেড স্যাম্পেলের গুণমান উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়। এই গবেষণায় আরও দেখা গেছে, ইমেজের জটিলতা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতির জন্য ফ্রেমওয়ার্কের মধ্যে বিভিন্ন উপাদানের সংমিশ্রণ তৈরি করতে সহায়ক। এই ফ্রেমওয়ার্ক দুটি মূল ডিজাইন অক্ষের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে: যাচাইকারী এবং অ্যালগরিদম। যাচাইকারীরা অনুসন্ধান প্রক্রিয়ার সময় প্রতিক্রিয়া প্রদান করে এবং অ্যালগরিদমগুলি আরও ভালো নয়েজ ক্যান্ডিডেট খুঁজে বের করে। এই গবেষণায় তিনটি ভিন্ন পরিস্থিতিতে যাচাইকারীদের ব্যবহার করা হয়েছে, যেখানে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি অনুকরণ করা হয়েছে। অ্যালগরিদমের জন্য, তারা র্যান্ডম সার্চ, জিরো-অর্ডার সার্চ এবং পাথ সার্চ নিয়ে কাজ করেছেন। এই গবেষণাটি মূলত একটি সাধারণ ইমেজনেট ক্লাস-কন্ডিশনাল জেনারেশন সেটআপে ডিজাইন করা হয়েছিল, পরবর্তীতে বৃহত্তর টেক্সট-কন্ডিশনাল জেনারেশনেও এর প্রয়োগ করা হয়েছে। এছাড়াও, এই গবেষণাটি ছোট ডিফিউশন মডেলগুলিতে ইনফারেন্স-টাইম স্কেলিংয়ের কার্যকারিতা নিয়েও আলোচনা করেছে।

ডিফিউশন মডেল ইনফারেন্স স্কেলিং নতুন দৃষ্টান্ত