0G এবং চায়না মোবাইল সফলভাবে বিকেন্দ্রীভূত অবকাঠামো ব্যবহার করে ১০৭ বিলিয়ন প্যারামিটার বিশিষ্ট একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল প্রশিক্ষিত করেছে, যা একটি একক কেন্দ্রীভূত ডেটা সেন্টারের ওপর নির্ভর না করে ১০০ বিলিয়ন প্যারামিটার অতিক্রমকারী প্রথম মডেল হিসেবে চিহ্নিত।
১০০ বিলিয়ন প্যারামিটারের সীমা ভাঙা
মডেলটির ১০৭ বিলিয়ন প্যারামিটার এটিকে এখন পর্যন্ত তৈরি সবচেয়ে বড় এআই সিস্টেমের মধ্যে স্থান দিয়েছে, তবে মূল পার্থক্য হলো এটি কীভাবে প্রশিক্ষিত হয়েছে। হাজার হাজার জিপিইউ এক স্থানে একত্রিত করার পরিবর্তে, 0G এবং চায়না মোবাইল স্বাধীন নোডের একটি নেটওয়ার্ক জুড়ে কম্পিউটেশনাল কাজ বিতরণ করেছে। এই পদ্ধতিটিকে দীর্ঘদিন ধরে হার্ডওয়্যার খরচ কমানো এবং বিশাল সার্ভার ফার্মের শক্তি ও শীতলীকরণের চাহিদা এড়ানোর একটি সম্ভাব্য উপায় হিসেবে দেখা হয়, কিন্তু ১০০ বিলিয়ন প্যারামিটারের সীমা অতিক্রম করা এতদিন পর্যন্ত অপ্রাপ্য ছিল।
কীভাবে কাজ করে বিকেন্দ্রীভূত প্রশিক্ষণ
বিকেন্দ্রীভূত এআই প্রশিক্ষণ মডেলের স্তর ও ডেটা ইন্টারনেটের মাধ্যমে যোগাযোগকারী অনেক মেশিনে বিভক্ত করে। চ্যালেঞ্জ হলো সেই মেশিনগুলোকে সিঙ্ক্রোনাইজড রাখা — সামান্য বিলম্ব বা সংযোগ বিচ্ছিন্ন হলে পুরো প্রক্রিয়া ব্যাহত হতে পারে। কোম্পানিগুলো নোডের সঠিক কনফিগারেশন বা প্রশিক্ষণের সময়কাল প্রকাশ করেনি, তবে এই মাইলফলক থেকে বোঝা যায় তারা কমিউনিকেশন বাধা দূর করেছে যা আগে বিকেন্দ্রীভূত মডেলগুলোকে ছোট আকারে সীমাবদ্ধ রেখেছিল।
শিল্পের জন্য এর অর্থ কী
বেশিরভাগ বড় মডেল — OpenAI-র GPT-4 এবং Google-এর Gemini সহ — কেন্দ্রীভূত ক্লাস্টারে প্রশিক্ষিত হয়, যেগুলো তৈরি ও চালাতে কয়েকশো মিলিয়ন ডলার খরচ হয়। একটি বিকেন্দ্রীভূত বিকল্প ছোট কোম্পানি ও গবেষণাগারগুলোর জন্য বাধা কমাতে পারে যারা নিজস্ব সুপারকম্পিউটার কেনার সামর্থ্য রাখে না। বিশ্বের অন্যতম বৃহত্তম টেলিকম অপারেটর চায়না মোবাইল নেটওয়ার্ক অবকাঠামো নিয়ে এসেছে যা সম্ভবত বিতরণকৃত প্রশিক্ষণ সমন্বয় করতে সাহায্য করেছে। ব্লকচেইন-কেন্দ্রিক অবকাঠামো প্রদানকারী 0G বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউটিং নেটওয়ার্কে নিজস্ব দক্ষতা অবদান রেখেছে।
অবিলম্বে প্রশ্ন হলো এই মডেলটি প্রতিলিপি বা উন্নত করা যাবে কিনা। 0G বা চায়না মোবাইল, কেউই মডেলটি ওপেন-সোর্স করার বা কর্মক্ষমতা বেঞ্চমার্ক প্রকাশের পরিকল্পনা ঘোষণা করেনি। এই পরীক্ষাগুলো ছাড়া, ১০৭ বিলিয়ন প্যারামিটারের মডেলটি যুক্তি বা ভাষা উৎপাদনের মতো কাজে একই আকারের কেন্দ্রীভূত মডেলের সাথে কীভাবে তুলনা করে তা স্পষ্ট নয়। উভয় কোম্পানির — এবং বৃহত্তর বিকেন্দ্রীভূত এআই সম্প্রদায়ের — পরবর্তী পদক্ষেপ হবে প্রমাণ করা যে পদ্ধতিটি শুধু একটি একক পরীক্ষায় নয়, বরং নির্ভরযোগ্যভাবে এবং আরও বড় পরিসরে কাজ করে।
