মেটা প্ল্যাটফর্মস সম্প্রতি তাদের এলএলএম (লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল) বা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির নতুন, সংকুচিত সংস্করণ প্রকাশ করেছে, যা স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেটের মতো কম ক্ষমতাসম্পন্ন ডিভাইসেও চালানোর জন্য উপযোগী। এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI)-এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি, কারণ এখন পর্যন্ত বড় আকারের ভাষা মডেল চালানোর জন্য বড় ডেটা সেন্টার এবং বিশেষ হার্ডওয়্যার প্রয়োজন ছিল। মেটার এই নতুন মডেলগুলি, যা Llama 3.2 1B এবং Llama 3B নামে পরিচিত, সাধারণ সংস্করণগুলির তুলনায় চার গুণ দ্রুত এবং অর্ধেকেরও কম মেমোরি ব্যবহার করে চলবে।
মেটার এই বড় ভাষা মডেলগুলিকে মোবাইল ডিভাইসে চালানোর জন্য যে প্রযুক্তিগত অগ্রগতি হয়েছে, তার মূল ভিত্তি হচ্ছে সংকোচন পদ্ধতি বা “কোয়ান্টাইজেশন”। এই পদ্ধতিতে মডেলের গণিতিক হিসাবগুলি সরলীকরণ করা হয়। মেটা দুটি পদ্ধতি ব্যবহার করেছে: QLoRA (Quantization-Aware Training with LoRA adaptors) এবং SpinQuant। QLoRA পদ্ধতিটি ব্যবহার করে মডেলের নির্ভুলতা বজায় রেখে সংকোচন করা হয়, এবং SpinQuant পদ্ধতিটি ব্যবহার করে মডেলটি সহজে মোবাইল ডিভাইসে চালানোর উপযোগী করা হয়।
আরও পড়ুনঃ ফেসবুকের নতুন আপডেট: তরুণ প্রজন্মকে আকর্ষণ করার জন্য নতুন ফিচারস
মেটার এই অগ্রগতি AI-এর একটি বড় সমস্যার সমাধান করেছে: বড় মডেলগুলোকে মোবাইল বা কম শক্তিশালী ডিভাইসে চালানোর অক্ষমতা। এই মডেলগুলির জন্য বড় ডেটা সেন্টার এবং বিশেষ হার্ডওয়্যার প্রয়োজন ছিল। এখন, মেটার এই নতুন মডেলগুলি মোবাইল ডিভাইসে সহজেই চালানো যাবে এবং বড় ডেটা সেন্টারের প্রয়োজন হবে না।
মেটা তাদের এই নতুন মডেলগুলি OnePlus 12 স্মার্টফোনে পরীক্ষা করেছে, এবং ফলাফল দেখিয়েছে যে মডেলগুলি ৫৬% ছোট হয়েছে এবং ৪১% কম মেমোরি ব্যবহার করেছে। একই সময়ে, মডেলগুলো আগের সংস্করণগুলোর তুলনায় দ্বিগুণ গতিতে টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ করতে পেরেছে। এই মডেলগুলি ৮০০০ পর্যন্ত অক্ষরের টেক্সট প্রক্রিয়া করতে সক্ষম, যা বেশিরভাগ মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যথেষ্ট।
মেটার এই কম্প্রেসড মডেলগুলি কম শক্তিসম্পন্ন ডিভাইসে চালানোর উপযোগী, যা এআই প্রযুক্তির ব্যবহারকে আরও প্রসারিত করার সম্ভাবনা তৈরি করেছে। এ ধরনের মডেলগুলো স্মার্টফোনের মতো কম ক্ষমতাসম্পন্ন ডিভাইসে এআই চালাতে সক্ষম হওয়ার মানে হচ্ছে, ভবিষ্যতে ব্যবহারকারীরা তাদের ব্যক্তিগত ডিভাইসে আরও শক্তিশালী এআই সুবিধা পাবে। এটি গোপনীয়তার একটি নতুন মাত্রা তৈরি করবে, কারণ ব্যবহারকারীর ডেটা বা তথ্য মেঘভিত্তিক সার্ভারে না পাঠিয়েও স্থানীয়ভাবে প্রক্রিয়া করা যাবে।
এই মডেলগুলোতে SpinQuant এবং QLoRA প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়েছে, যা মডেলগুলোর আকারকে ৫৬% পর্যন্ত কমিয়ে দিয়েছে এবং এগুলো দ্বিগুণেরও বেশি গতিতে কাজ করতে সক্ষম হয়েছে। মেটা তাদের মডেলগুলোকে মোবাইল সিপিইউ-তে চালানোর উপযোগী করেছে, যা উন্নত এআই অভিজ্ঞতা তৈরি করতে সক্ষম করবে এবং এর মাধ্যমে আরও গোপনীয় ও দক্ষ এআই অভিজ্ঞতা প্রদান করা সম্ভব হবে।
মেটার এই অগ্রগতি কেবল প্রযুক্তিগত নয়, ব্যবসায়িক ক্ষেত্রেও একটি কৌশলগত পদক্ষেপ। গুগল এবং অ্যাপল, তাদের মোবাইল এআই ফিচারগুলিকে খুব সতর্কভাবে এবং কন্ট্রোলের মধ্যে রেখে পরিচালনা করছে। অন্যদিকে, মেটা তাদের মডেলগুলো ওপেন-সোর্স করে এবং কোয়ালকম এবং মিডিয়াটেকের মতো চিপ নির্মাতাদের সাথে সহযোগিতা করছে। এর ফলে, মেটার মডেলগুলো দ্রুত বিভিন্ন মোবাইল ডিভাইসে ব্যবহৃত হতে পারবে, যেখানে গুগল বা অ্যাপলের সফটওয়্যার আপডেটের জন্য অপেক্ষা করতে হবে না।
মেটার এই ঘোষণাটি ইঙ্গিত দেয় যে এআই প্রযুক্তি এখন কেন্দ্রীয় কম্পিউটিং থেকে ব্যক্তিগত ডিভাইসে চলে যাচ্ছে। বড় বড় ডেটা সেন্টারগুলো এখনও জটিল এআই কাজগুলি পরিচালনা করবে, কিন্তু এখন স্মার্টফোনের মতো ডিভাইসগুলোও দ্রুত এবং ব্যক্তিগতভাবে তথ্য প্রক্রিয়া করতে পারবে। এর ফলে, ভবিষ্যতে মোবাইল ডিভাইসে আরও ব্যক্তিগত এবং সুরক্ষিত এআই অভিজ্ঞতা পাওয়া সম্ভব হবে।
এআই প্রযুক্তির এই পরিবর্তনটি কম্পিউটিংয়ের অন্য পরিবর্তনগুলির সাথে মিল রয়েছে, যেমন প্রসেসিং পাওয়ার প্রধান কম্পিউটার থেকে ব্যক্তিগত কম্পিউটারে স্থানান্তরিত হয়েছে এবং ডেস্কটপ থেকে স্মার্টফোনে কম্পিউটিং স্থানান্তরিত হয়েছে। এআইও সম্ভবত একই রকম একটি পরিবর্তনের পথে রয়েছে। মেটা এই পরিবর্তনের দিকেই এগিয়ে চলেছে এবং তারা আশা করছে যে ডেভেলপাররা এই পরিবর্তনকে গ্রহণ করবে এবং মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনের সাথে এআই এর বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় ঘটাবে।
