Meta তাদের Llama 4 মডেল স্যুট (Scout, Maverick, এবং আসন্ন Behemoth) চালু করেছে। এটি Meta-র অ্যাপ উন্নত করবে এবং ডেভেলপারদের জন্য উপলব্ধ হবে, OpenAI ও Google-এর সাথে প্রতিযোগিতা করে AI ক্ষেত্রে নিজেদের অবস্থান মজবুত করবে।
Meta তাদের নতুন Llama 4 মডেল সিরিজ প্রকাশ করেছে, যা DeepSeek R1-এর চ্যালেঞ্জের জবাব। এই পরিবারে রয়েছে Maverick (400B), Scout (109B), এবং Behemoth (2T প্রিভিউ)। মাল্টিমোডালিটি, বিশাল কনটেক্সট উইন্ডো (1M/10M টোকেন), এবং MoE আর্কিটেকচার এর প্রধান বৈশিষ্ট্য। এটি ওপেন-সোর্স AI ক্ষেত্রে Meta-র অবস্থান শক্তিশালী করবে।
Meta তার Llama 4 সিরিজ চালু করেছে, যা কোম্পানির ওপেন মডেল পরিবারের পরবর্তী প্রজন্ম। এই লঞ্চে তিনটি মডেল রয়েছে: Scout, Maverick, এবং Behemoth, যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Meta AI উন্নয়নে প্রতিযোগিতা বাড়াতে এবং শিল্পের গতিশীলতা পরিবর্তন করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।
Meta'র পরবর্তী প্রজন্মের LLM, Llama 4, প্রযুক্তিগত ঘাটতির কারণে বিলম্বিত হতে পারে, যা OpenAI এবং Google-এর মতো প্রতিদ্বন্দ্বীদের বিরুদ্ধে এর অবস্থানকে দুর্বল করছে। কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্ক এবং একটি শক্তিশালী API তৈরির উপর মনোযোগ এখন গুরুত্বপূর্ণ। বাজারের উদ্বেগ Meta'র স্টকের উপর প্রভাব ফেলছে, যা AI ক্ষেত্রে এর সক্ষমতা নিয়ে প্রশ্ন তুলেছে।
মেটা শীঘ্রই Llama 4 লঞ্চ করার প্রস্তুতি নিচ্ছে, যদিও বিলম্ব এবং উচ্চ প্রত্যাশা রয়েছে। এটি OpenAI এবং DeepSeek-এর মতো প্রতিযোগীদের থেকে তীব্র প্রতিদ্বন্দ্বিতা এবং বিপুল AI বিনিয়োগ ($65 বিলিয়ন) নিয়ে বিনিয়োগকারীদের চাপের সম্মুখীন। মডেলটি MoE আর্কিটেকচার ব্যবহার করতে পারে এবং পর্যায়ক্রমে (প্রথমে Meta AI, পরে ওপেন সোর্স) প্রকাশিত হতে পারে। এটি Llama 3-এর সাফল্যের উপর ভিত্তি করে তৈরি।
প্রযুক্তি জগতের দুই যুগের বিস্ময়কর সংমিশ্রণ। Marc Andreessen তুলে ধরেছেন এক অসাধারণ কৃতিত্ব: Meta-র Llama AI মডেলের একটি ছোট সংস্করণ চালানো হয়েছে Windows 98 এবং মাত্র 128MB RAM যুক্ত কম্পিউটারে। এটি প্রযুক্তির সম্ভাবনা এবং কম্পিউটিংয়ের ঐতিহাসিক গতিপথ নিয়ে প্রশ্ন উত্থাপন করে।
NVIDIA'র FFN Fusion কৌশল ট্রান্সফরমার মডেলে ফিড-ফরোয়ার্ড নেটওয়ার্ক (FFN) স্তরগুলির সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ সক্ষম করে। এটি বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) ইনফারেন্স ল্যাটেন্সি এবং গণনার খরচ কমায়, যেমন Llama-405B থেকে Ultra-253B-Base তৈরি করে দেখানো হয়েছে, যা কর্মক্ষমতা বজায় রেখে দক্ষতা বৃদ্ধি করে।
Meta ইন্দোনেশিয়ায় Meta AI এবং AI Studio চালু করেছে, যা Llama 3.2 দ্বারা চালিত এবং Bahasa Indonesia সমর্থন করে। এটি WhatsApp, Facebook ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করে এবং বিপণনকারীদের Instagram ক্রিয়েটরদের সাথে সংযোগ স্থাপনের জন্য AI টুলস এবং উন্নত Partnership Ads বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে।
Large Language Models (LLMs) যেমন Llama ও Mistral-কে উপকরণ বিজ্ঞান (materials science)-এর মতো প্রযুক্তিগত ডোমেইনের জন্য অভিযোজিত করার চ্যালেঞ্জ অন্বেষণ। ফাইন-টিউনিং কৌশল (CPT, SFT, DPO, ORPO) এবং বিশেষ করে SLERP ব্যবহার করে মডেল মার্জিং আলোচনা করা হয়েছে, যা বৃহত্তর মডেলগুলিতে নতুন সক্ষমতা উন্মোচন করে।
Nvidia নিয়ে এলো Project G-Assist, একটি পরীক্ষামূলক অন-ডিভাইস AI অ্যাসিস্ট্যান্ট যা GeForce RTX GPU-তে স্থানীয়ভাবে চলে। এটি গেমিং সহায়তা এবং সিস্টেম ব্যবস্থাপনার জন্য তৈরি, ক্লাউড নির্ভরতা ছাড়াই কাজ করে। বর্তমানে ডেস্কটপ RTX কার্ডের জন্য উপলব্ধ।
