একটি নতুন ধরনের এআই মডেল এই সপ্তাহে আত্মপ্রকাশ করেছে, এবং এটি ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারে নির্মিত একটি মডেলের জন্য অস্বাভাবিক কিছু করে: এটি কখনই পাঠ্যের একটি শব্দ তৈরি করে না। Jev, দুই বছর বয়সী স্টার্টআপ TypeSafe AI দ্বারা প্রকাশিত, পরিবর্তে ক্যালিব্রেটেড সম্ভাব্যতাগুলি আউটপুট করে — যাকে কোম্পানি টাইপ করা, ক্যালিব্রেটেড সিদ্ধান্ত বলে — শ্রেণীবিভাগ, রাউটিং এবং অটোমেশন কাজের জন্য বড় ভাষার মডেলগুলির জন্য একটি সস্তা, দ্রুত বিকল্প হিসাবে নিজেকে অবস্থান করে, TechCrunch অনুসারে।
কোম্পানিটি Diogo Almeida দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, একজন OpenAI গবেষক যিনি ChatGPT তৈরিতে সাহায্য করেছিলেন এবং হিউম্যান ফিডব্যাক (RLHF) থেকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং উদ্ভাবনে অবদান রেখেছিলেন, যে প্রশিক্ষণ কৌশলটি বর্তমান প্রজন্মের AI সহকারীর গঠনের জন্য ব্যাপকভাবে কৃতিত্বপূর্ণ। নতুন মডেলের চাহিদা যথেষ্ট তীব্র ছিল যে TypeSafe সংক্ষেপে লঞ্চের পরে কিছু API ব্যবহারকারীদের পরিবেশন করার ক্ষমতা হারিয়েছে। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
কেন একজন ChatGPT অগ্রগামী ভাষা পরিত্যাগ করেছেন
একটি নন-টেক্সট মডেলে আলমেদার রুট ওপেনএআই-এ হতাশার সাথে শুরু হয়েছিল। "আমাদের একটি বোতলে বাজ আছে, এবং তবুও এটি কার্যকর নয়," আলমেইডা টেকক্রাঞ্চকে বলেন, তার হতাশা বর্ণনা করে যে চ্যাটজিপিটি-এর সক্ষমতা থাকা সত্ত্বেও, প্রযুক্তিটি সত্যিকারের অটোমেশনের অভাব ছিল৷ "আমি তখন থেকে সেই সমস্যাটির সাথে লড়াই করছি। এই সিদ্ধান্তে আসতে আমার একটু সময় লেগেছে: সমস্যা হল আমরা মানব ভাষার জন্য অপ্টিমাইজ করছি... আমরা চার বছর ধরে মানুষের ভাষায় খুব ভালো ছিলাম, কিন্তু অটোমেশনের জন্য এটি কার্যকর নয় কারণ কম্পিউটারগুলি একটি ভিন্ন ভাষায় কথা বলে।"
দুই বছর আগে, আলমেদা টাইপসেফ এআই খুঁজে পেতে ও সেই থিসিসটি অনুসরণ করতে OpenAI ত্যাগ করেন। ফলাফল জেভ, একটি ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল যা কোম্পানি জোর দিয়ে বলে যে এটি একটি বড় ভাষা মডেল নয়। যেখানে একটি LLM ওপেন-এন্ডেড টেক্সট তৈরি করে, Jev আউটপুটগুলির একটি সেট জুড়ে সম্ভাব্যতা ফেরত দেয় যা ব্যবহারকারী আগে থেকে সংজ্ঞায়িত করে — এমন একটি নকশা যা কোম্পানির মতে হ্যালুসিনেশনকে কাঠামোগতভাবে অসম্ভব করে তোলে, যেহেতু মডেলটি শুধুমাত্র দেওয়া বিকল্পগুলির সাথে উত্তর দিতে পারে।
দক্ষতা লাভ পিচ একটি মূল অংশ. Jev থেকে আউটপুট টোকেন বিনামূল্যে, এবং ইনপুট টোকেন মিলিয়নের পরিবর্তে বিলিয়ন দ্বারা পরিমাপ করা হয়, TechCrunch অনুসারে। কোম্পানি জেভকে "সিস্টেম ওয়ান মডেল" হিসাবে বর্ণনা করে, যুক্তির পরিবর্তে অন্তর্দৃষ্টির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এবং বলে যে এটিকে একচেটিয়াভাবে সিন্থেটিক ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল একটি কৌশল ব্যবহার করে যেটি আলমেইডা ক্যালিব্রেটেড সিদ্ধান্ত থেকে শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষাকে কল করে।
টাইপসেফ জেভের স্থাপত্যকে মোড়ানো অবস্থায় রেখেছে, যদিও বাইরের পর্যবেক্ষকরা সন্দেহ করেন যে সিস্টেমটি একটি ওপেন-ওয়েট এলএলএম-এর উপরে তৈরি করা হয়েছে। "[আমাদের কোম্পানির] অর্ধেক হল একটি ল্যাব যা মূলত পরিসংখ্যানগতভাবে ভালভাবে বোঝা যায় এমন সিন্থেটিক ডেটার এই পুরো উপক্ষেত্রের মালিক, এবং এটিই এখন আমার জীবনের আনন্দ," টেকক্রাঞ্চকে আলমেইডা বলেছেন৷
প্রাথমিক বিকাশকারী ফলাফল: দ্রুত এবং সস্তা
প্রাথমিক গ্রহণকারীরা পরীক্ষায় উল্লেখযোগ্য লাভের কথা জানিয়েছেন। ভার্সেলের একজন সফ্টওয়্যার প্রকৌশলী প্রণিত শর্মা, টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন যে তার কোম্পানি ওপেনএআই-এর চ্যাটজিপিটি লুনা 5.6 ব্যবহার করছে একটি ক্লাসিফায়ার চালানোর জন্য যা নিরাপত্তার জন্য কমান্ড পর্যালোচনা করে। সেই কাজের চাপ Jev-এ স্যুইচ করার পরে, Vercel পাঁচ থেকে 18 গুণ বেশি দ্রুত এবং আরও নির্ভুলতার সাথে ফলাফল দেখেছে।
Bryo AI-এর CTO নিখিল মুধোলকর একটি ভিন্ন তুলনা করেছেন: Google-এর জেমিনির বিপরীতে Jev-এর সাথে ব্যবসায়িক ইমেলগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা৷ তার পরীক্ষায়, মিথুনটি কিছুটা বেশি নির্ভুল ছিল, তবে 10 থেকে 20 গুণ বেশি ব্যয়বহুল। মুধোলকরের জন্য, জেভের সবচেয়ে মূল্যবান সম্পত্তি ছিল এর অনিশ্চয়তা পরিচালনা। তিনি টেকক্রাঞ্চকে বলেন, "এটি একমাত্র যেটি একটি বাস্তব সম্ভাবনা ফিরিয়ে দেয় যা এটিকে স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহের জন্য আদর্শ করে তোলে।"
এজেন্ট দেখছেন এজেন্ট, বিল ছাড়া
শ্রেণীবিভাগের কাজগুলিতে এলএলএম প্রতিস্থাপনের বাইরে, টাইপসেফ যুক্তি দেয় যে জেভ তাদের পুলিশ করতে পারে। অন্যান্য এজেন্টদের নিরীক্ষণের জন্য AI এজেন্ট ব্যবহার করা দ্রুত ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে, কিন্তু Almeida দাবি করেন যে Jev-এর গতি এবং খরচের প্রোফাইল LLM এজেন্টের চিহ্নগুলি ট্র্যাক করা এবং বাস্তব সময়ে জেলব্রেক প্রতিরোধ করাকে ব্যবহারিক করে তোলে।
আরমিন রোনাচার, Earendil-এর CTO এবং ওপেন সোর্স মডেল হার্নেস পাই-এর নির্মাতা, টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন যে এই পদ্ধতিটি অনিশ্চয়তার জন্য ডেভেলপারের দায়িত্ব বদল করে৷ "এটি হ্যালুসিনেশন সমস্যাটি ব্যবহারকারীর কাছে কিছুটা অর্পণ করে," রোনাচার বলেছেন। "ব্যবহারকারীকে বলতে হবে, ঠিক আছে, যদি এটি শুধুমাত্র 50% সম্ভাবনার সাথে ফিরে আসে, সম্ভবত এটি একটি মুদ্রা টস, এবং আমি এটি উপেক্ষা করি। কিন্তু যদি এটি 95% হয়, নিশ্চিত, তাহলে আমি এটির সাথে কিছু করতে পারি।"
রোনাচার মডেল রাউটিংকে একটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ ব্যবহারের ক্ষেত্রেও পতাকাঙ্কিত করেছে: প্রদত্ত কাজের চাপের জন্য একটি নির্দিষ্ট, আরও ব্যয়বহুল মডেলের প্রয়োজন কিনা তা ভবিষ্যদ্বাণী করা। একটি LLM এর সাথে বাছাই করা ব্যয়বহুল হবে, তবে Jev-এর কম বিলম্বিতা এবং দাম রিয়েল-টাইম রাউটিংকে কার্যকর করে তুলতে পারে।
অর্থনীতি থেকে ধার করা একটি নাম
জেভনস প্যারাডক্সের পিছনে 19 শতকের অর্থনীতিবিদ উইলিয়াম স্ট্যানলি জেভনসের নামানুসারে মডেলটির নামকরণ করা হয়েছে - পর্যবেক্ষণ যে একটি পণ্য সস্তা হয়ে গেলে, এর ব্যবহার বাড়তে থাকে। আলমেইডার বাজি হল সিদ্ধান্ত-গ্রেড বুদ্ধিমত্তার পতনশীল খরচ শুধুমাত্র ফ্ল্যাগশিপ চ্যাটবটগুলিতে নয়, সর্বত্র এটি স্থাপনের দিকে নিয়ে যাবে।
"আমরা মনে করি যে সমস্ত জায়গায় স্মার্ট সফ্টওয়্যার হতে চলেছে এমন একটি উপায়ে যা উদ্ভূত এবং বিতরণ করা হয়েছে... আপনি যে মেগা অ্যাপগুলি এই মুহূর্তে তৈরি করার চেষ্টা করছেন তার থেকে আপনি যতটা জানেন প্রাথমিক ইন্টারনেটের মতো, "আলমেইডা টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন।
প্রতিযোগীরা অনুসরণ করবে কিনা তা একটি উন্মুক্ত প্রশ্ন থেকে যায়। "আমাদের এটি আগে অনেক উপায়ে দেখা উচিত ছিল, কিন্তু সম্ভবত যেহেতু এলএলএমগুলি এত সস্তা এবং ভর্তুকিযুক্ত, আপনাকে প্রায়শই এখনও সৃজনশীল হতে হবে না," রোনাচার টেকক্রাঞ্চকে বলেছেন৷ TypeSafe নতুন পদ্ধতিতে Jev-এর অতিরিক্ত সংস্করণের পরিকল্পনা করে।
টাইপসেফ একটি ফ্রন্টিয়ার ল্যাব হিসাবে গণনা করে কিনা সে বিষয়ে, আলমেডা একটি সূক্ষ্ম উত্তর দিয়েছেন: "ফ্রন্টিয়ার ল্যাবগুলির প্রধান পণ্য হ'ল ভয় বা হাইপ। আমি চাই আমাদের প্রধান পণ্যটি বুদ্ধিমত্তা হোক... [কিন্তু আমরা] এই অর্থে একটি ল্যাব নয়, আপনি জানেন, অসীম সম্পদের উপর বাজির মতো, বা ধর্মের উপর বাজি ধরার মতো, বা ডেটা সেন্টারে ঈশ্বরকে তৈরি করা যা আজকে যা কিছু নয়।"
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
