টেক জায়ান্ট, মেটা, সম্প্রতি তাদের উল্লেখযোগ্য AI মডেলগুলির পরবর্তী প্রজন্ম উন্মোচন করেছে: Llama 2 । এআই মডেলের এই উদ্ভাবনী পরিবারটি ওপেনএআই-এর চ্যাটজিপিটি এবং বিং চ্যাট সহ অন্যান্য অত্যাধুনিক কথোপকথন সিস্টেম সহ বেশ কয়েকটি চ্যাটবটকে শক্তিশালী করার জন্য স্পষ্টভাবে তৈরি করা হয়েছে।
সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য ডেটার একটি ভাণ্ডারে প্রশিক্ষিত, Llama 2 সামগ্রিক কর্মক্ষমতার ক্ষেত্রে পূর্ববর্তী প্রজন্মকে ছাড়িয়ে যেতে প্রস্তুত৷ Llama মডেলের উত্তরসূরি হল একটি উল্লেখযোগ্য উন্নয়ন যা অন্যান্য চ্যাটবট-সদৃশ সিস্টেমের সাথে তুলনা করে উচ্চতর মিথস্ক্রিয়া ক্ষমতা প্রদান করে।
উল্লেখযোগ্যভাবে, আসল Llama শুধুমাত্র অনুরোধে অ্যাক্সেসযোগ্য ছিল, কারণ মেটা এর অপব্যবহার সীমিত করার জন্য কঠোর সতর্কতা অবলম্বন করেছিল। যাইহোক, ইচ্ছাকৃত গেটকিপিং সত্ত্বেও Llama মডেল অবশেষে বিভিন্ন এআই সম্প্রদায়ের মধ্যে তার পথ খুঁজে পেয়েছে।
বিপরীতভাবে, Llama 2 একটি পূর্বপ্রশিক্ষিত আকারে গবেষণা এবং বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য উন্মুক্ত। AWS, Azure, এবং Hugging Face's AI-এর মতো বিভিন্ন হোস্টিং প্ল্যাটফর্মে অপ্টিমাইজেশনের সুবিধা প্রদান করে, মডেলটি ব্যবহারকারী-বান্ধব অভিজ্ঞতার নিশ্চয়তা দেয়। Llama 2 এর প্রবর্তন সম্ভব হয়েছে মাইক্রোসফটের সাথে একটি সম্প্রসারিত অংশীদারিত্বের কারণে, এটিকে Windows এবং Qualcomm-এর স্ন্যাপড্রাগন সিস্টেম-অন-চিপ দিয়ে সজ্জিত ডিভাইসগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। কোয়ালকম 2024 সালের মধ্যে Llama 2 স্ন্যাপড্রাগন ডিভাইসে স্থানান্তরিত করার জন্যও কাজ করছে বলে জানা গেছে।
Llama 2 দুটি সংস্করণে আসে: বেসিক এবং Llama 2-Chat, বিশেষত দ্বিমুখী মিথস্ক্রিয়াগুলির জন্য প্রকৌশলী৷ উভয় সংস্করণই বিভিন্ন পরিশীলিত স্তরে উপলব্ধ, পরামিতিগুলির পরিসর দ্বারা সংজ্ঞায়িত – 7 বিলিয়ন, 13 বিলিয়ন, এবং 70 বিলিয়ন। পরামিতিগুলি, যা প্রশিক্ষণের ডেটা থেকে শেখা মডেলের অংশ, কার্যকরভাবে একটি সমস্যার উপর মডেলের দক্ষতা নির্ধারণ করে - এই ক্ষেত্রে, পাঠ্য তৈরি।
Llama 2 দুই মিলিয়ন টোকেনে প্রশিক্ষিত করা হয়েছিল, যা কাঁচা পাঠকে বোঝায়। এটি আসল Llama তুলনায় প্রায় দ্বিগুণ, যাকে 1.4 ট্রিলিয়ন টোকেনে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল। সাধারণত, জেনারেটিভ এআই মডেলগুলির সাথে কাজ করার সময় বেশি সংখ্যক টোকেনের ফল আরও কার্যকারিতা দেয়। মেটা প্রশিক্ষণের তথ্যের সুনির্দিষ্ট বিষয়ে আঁটসাঁট কথা বলেছে, এটি প্রকাশ করা ছাড়াও যে এটি প্রাথমিকভাবে ইংরেজিতে, ইন্টারনেট থেকে প্রাপ্ত, এবং একটি বাস্তব প্রকৃতির পাঠ্যের উপর জোর দেয়।
এই পদক্ষেপটি এআই রাজ্যে একটি নতুন অধ্যায়ের সূচনা করে যা নো-কোড এবং low-code প্ল্যাটফর্মের জন্য বিশাল সম্ভাবনা প্রদান করে, যেমন অ্যাপমাস্টার , ব্যবহারকারীদের এই উন্নত সরঞ্জামগুলিকে অগণিত অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহার করতে সক্ষম করে এবং বিকাশ প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত এবং দক্ষ করে তোলে৷
