টেক্সট গঠন, ভাষা ব্যাখ্যা এবং অডিও তৈরির জন্য ডিজাইন করা AI অ্যালগরিদম চালু করার পরিপ্রেক্ষিতে, মেটা এখন কোড লামা নামে আরেকটি উল্লেখযোগ্য মডেল উন্মুক্ত করেছে। একটি অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং সিস্টেম, কোড লামা সহজ ইংরেজিতে কোড তৈরি এবং বিস্তারিত করতে পারদর্শী।
মেটা থেকে এই নতুন বিকাশটি সহযোগী AI-চালিত কোড-উৎপাদনকারী সমাধানগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যেমন GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, এবং স্টারকোডার, স্টেবলকোড এবং পলিকোডারের মতো বিশিষ্ট ওপেন সোর্স টুল। কোড লামা পাইথন, সি++, জাভা, পিএইচপি, টাইপস্ক্রিপ্ট, সি# এবং ব্যাশ সহ বেশ কয়েকটি প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ জুড়ে বিদ্যমান কোডগুলিকে চূড়ান্ত এবং সমস্যা সমাধান করার ক্ষমতা নিয়ে গর্ব করে।
Meta এআই মডেল এবং বিশেষ করে কোডিং-নির্দিষ্ট বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির সাথে উদ্ভাবন এবং সুরক্ষার প্রতি তার প্রতিশ্রুতি জাহির করে, একটি উন্মুক্ত পদ্ধতির ব্যবহার করে। কোড লামাকে অবাধে উপলব্ধ করার মাধ্যমে, কোম্পানিটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতি সমৃদ্ধ করতে চায়, মানুষের জীবন বৃদ্ধি করে এবং সামর্থ্যের মূল্যায়নে, সমস্যাগুলিকে স্বীকৃতি দিতে এবং দুর্বলতার প্রতিকারে সম্প্রদায়ের অংশগ্রহণকে উত্সাহিত করতে চায়৷
একাধিক ভেরিয়েন্টে উপলব্ধ, কোড লামা পাইথনের জন্য অপ্টিমাইজ করা সংস্করণ এবং নির্দেশাবলী বোঝার জন্য সূক্ষ্ম-টিউনড সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত করে (উদাহরণস্বরূপ, "একটি ফাংশন তৈরি করুন যা ফিবোনাচি সিকোয়েন্স তৈরি করে")। কোড লামার ভিত্তি হল লামা 2, মেটার টেক্সট-জেনারেটিং মডেল যা আগে ওপেন সোর্স ছিল। যদিও Llama 2 কোড তৈরি করতে সক্ষম ছিল, Copilot এর মতো ডেডিকেটেড মডেলের তুলনায় গুণমান প্রায়শই কম ছিল এবং ফ্যাকাশে ছিল।
কোড লামা-এর প্রশিক্ষণ পর্বে, মেটা লামা 2-এর জন্য প্রযোজ্য একই ডেটাসেট ব্যবহার করেছে, যা ইন্টারনেটে পাবলিক পোর্টাল থেকে বেছে নেওয়া হয়েছে; যাইহোক, কোডের সাথে ডিল করার প্রশিক্ষণের ডেটার ক্ষেত্রটিকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয়েছিল, কোড লামাকে কোড এবং প্রাকৃতিক ভাষার মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক আরও ঘনিষ্ঠভাবে শিখতে দেয়।
কোড লামা মডেল, যার আকার 7 বিলিয়ন থেকে 34 বিলিয়ন প্যারামিটারের মধ্যে পরিবর্তিত হয়, তারা 500 বিলিয়ন টোকেন কোড এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা সহ প্রশিক্ষণ গ্রহণ করে। পাইথন-নির্দিষ্ট কোড লামাকে পাইথন কোডের অতিরিক্ত 100 বিলিয়ন টোকেন দিয়ে সতর্কতার সাথে ক্যালিব্রেট করা হয়েছিল, যখন যে সংস্করণটি নির্দেশাবলী বোঝে সে প্রশ্নগুলির জন্য "উপযোগী" এবং "নিরাপদ" প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য মানুষের টীকাযুক্ত প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে সূক্ষ্ম-টিউনিং পেয়েছে।
কোড লামা মডেলের বেশ কয়েকটি বিদ্যমান কোডে কোড সংহত করার ক্ষমতা রাখে এবং ইনপুট হিসাবে 100,000 টোকেন পর্যন্ত কোড গ্রহণ করতে পারে। মেটা দাবি করে যে 34-বিলিয়ন প্যারামিটার মডেলটি কার্যকারিতার দিক থেকে অন্য যেকোন ওপেন-সোর্স কোড জেনারেটরের উপরে, এবং এটি প্যারামিটার গণনার ক্ষেত্রেও সবচেয়ে বড়।
যদিও মেটা সতর্ক করে যে কোড লামা মাঝে মাঝে প্রম্পটগুলির জন্য "ভুল" বা "অনুপযুক্ত" প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে পারে, এটি ডেভেলপারদের মডেলের কোনও অ্যাপ্লিকেশন স্থাপন করার আগে উপযুক্ত সুরক্ষা পরীক্ষা এবং সামঞ্জস্য করার পরামর্শ দেয়।
কোড লামা স্থাপনে, মেটা ডেভেলপারদের উপর কঠোর বিধিনিষেধ আরোপ করা থেকে বিরত থাকে, তারা এটি বাণিজ্যিক বা গবেষণার উদ্দেশ্যে ব্যবহার করতে চায় কিনা। যাইহোক, বিকাশকারীরা নৈতিক মান মেনে চলবেন এবং ক্ষতিকারক সাধনার জন্য মডেলটিকে শোষণ করা থেকে বিরত থাকবেন বলে আশা করা হচ্ছে। মডেলটিকে 700 মিলিয়নেরও বেশি মাসিক সক্রিয় ব্যবহারকারীর সাথে একটি প্ল্যাটফর্মে স্থাপন করা উচিত, একটি লাইসেন্স চাইতে হবে।
কোড লামা, গবেষণা, শিল্প, ওপেন সোর্স প্রজেক্ট, এনজিও এবং ব্যবসা সহ সমস্ত সেক্টরে সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের সাহায্য করার জন্য প্রকৌশলী করা হচ্ছে, বর্তমানে এর বেস এবং নির্দেশনা মডেলগুলি যা কভার করে তার বাইরে আরও অনেক ব্যবহারের পরিস্থিতির জন্য জায়গা রয়েছে৷ এটা আশা করা যায় যে কোড লামা গবেষণা এবং বাণিজ্যিক পণ্যের জন্য উদ্ভাবনী সরঞ্জাম তৈরিতে Llama 2 এর সুবিধা নিতে অন্যদের অনুপ্রাণিত করবে। অনেকটা অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট বাড়ানোর অ্যাপমাস্টারের দৃষ্টিভঙ্গির মতো, কোড লামা কোডিংয়ের বিবর্তনের পরবর্তী ধাপের প্রতিনিধিত্ব করে।
প্রযুক্তি শিল্পে এই ধরনের অগ্রগতির প্রভাব অস্বীকার করা যায় না, যেখানে AppMaster মতো অন্যান্য প্ল্যাটফর্মগুলি অ্যাপ্লিকেশন তৈরিকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলতে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখছে। তবুও, এই জাতীয় প্রযুক্তির নিরাপদ এবং দক্ষ ব্যবহার নিশ্চিত করতে নৈতিক এবং দায়িত্ব কাঠামোর মধ্যে AI এর ভূমিকা প্রতিষ্ঠা করাও গুরুত্বপূর্ণ।
