কিমিক১.৫: ওপেনএআই-এর ও১ মডেলের সাথে তুলনীয় মাল্টিমোডাল এআই

কিমি ক১.৫: এআই জগতে নতুন মাইলফলক

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) ক্ষেত্রে, মুনশট এআই (Moonshot AI) তাদের যুগান্তকারী কিমি ক১.৫ (Kimi k1.5) মাল্টিমোডাল মডেল উন্মোচন করার মাধ্যমে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি অর্জন করেছে। এই মডেলটি এমন কর্মক্ষমতা দেখিয়েছে যা ওপেনএআই-এর (OpenAI) সম্পূর্ণ সংস্করণ ও১ (o1) এর সাথে তুলনীয়, যা আগে ওপেনএআই ছাড়া অন্য কোনো সত্তা অর্জন করতে পারেনি। এই উন্নয়ন উন্নত এআই সক্ষমতার অনুসন্ধানে একটি নতুন অধ্যায় চিহ্নিত করে, যা বিশ্ব প্রতিযোগিতার মুখে দেশীয় উদ্ভাবনের সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।

কিমি ক১.৫ এর বৈশিষ্ট্য

কিমি ক১.৫ মডেলটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে তার ব্যাপক সক্ষমতার জন্য আলাদা, যার মধ্যে রয়েছে গণিত, কোডিং এবং মাল্টিমোডাল যুক্তি। এই ক্ষেত্রগুলিতে এর কর্মক্ষমতা কেবল ও১ সংস্করণের সাথে তুলনীয় নয়, কিছু ক্ষেত্রে এটিকে ছাড়িয়েও গেছে। উল্লেখযোগ্যভাবে, কিমি-ক১.৫-শর্ট ভ্যারিয়েন্টটি একটি অত্যাধুনিক (SOTA) শর্ট চেইন-অফ-থট (CoT) মডেল হিসাবে আত্মপ্রকাশ করেছে, যা জিপিটি-৪ও (GPT-4o) এবং ক্লড ৩.৫ সনেটকে (Claude 3.5 Sonnet) 550% ছাড়িয়ে গেছে। এই উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি মডেলটির ব্যতিক্রমী সক্ষমতা এবং এআই কর্মক্ষমতার মানদণ্ডকে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করার সম্ভাবনা তুলে ধরে।

স্বচ্ছতা এবং সহযোগিতা

মুনশট এআই-এর এই অর্জন কেবল একটি প্রযুক্তিগত মাইলফলক নয়, বরং স্বচ্ছতা এবং সহযোগী মনোভাবের প্রমাণ, যা প্রায়শই প্রতিযোগিতামূলক এআই ল্যান্ডস্কেপে অনুপস্থিত থাকে। তাদের প্রযুক্তিগত প্রতিবেদন প্রকাশ করে, মুনশট এআই বৃহত্তর প্রযুক্তি সম্প্রদায়কে তাদের কাজ নিরীক্ষণ করতে, শিখতে এবং অবদান রাখতে আমন্ত্রণ জানায়। এই পদক্ষেপটি তাদের বিশ্বাসকে তুলে ধরে যে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার (AGI) দিকে যাত্রা একটি সম্মিলিত প্রচেষ্টা, যার জন্য বিভিন্ন প্রতিভা এবং দৃষ্টিভঙ্গির অংশগ্রহণ প্রয়োজন।

কর্মক্ষমতা এবং বেঞ্চমার্ক

কিমি ক১.৫ মডেলের ব্যাপক পরীক্ষা-নিরীক্ষা বেশ কয়েকটি মূল ক্ষেত্রে এর SOTA মর্যাদা প্রকাশ করে। লং-CoT মোডে, এটি গণিত, কোডিং এবং মাল্টিমোডাল যুক্তিতে ওপেনএআই ও১-এর অফিসিয়াল রিলিজের কর্মক্ষমতার সাথে মেলে। এই মডেলের AIME (77.5), MATH 500 (96.2), Codeforces (94th percentile), এবং MathVista (74.9) এর মতো বেঞ্চমার্কে স্কোরগুলি এর দক্ষতার পরিচায়ক। এই অর্জনটি ওপেনএআই-এর বাইরে কোনো কোম্পানির প্রথমবার সম্পূর্ণ ও১ কর্মক্ষমতার স্তরে পৌঁছানোর দৃষ্টান্ত।

অধিকন্তু, শর্ট-CoT মোডে, কিমি ক১.৫ মডেলটি বিশ্বব্যাপী SOTA কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যা জিপিটি-৪ও এবং ক্লড ৩.৫ সনেটকে উল্লেখযোগ্যভাবে ছাড়িয়ে গেছে। AIME (60.8), MATH500 (94.6), এবং LiveCodeBench (47.3) এর স্কোরগুলি শর্ট চেইন-অফ-থট যুক্তিতে এর ব্যতিক্রমী সক্ষমতার প্রমাণ। এই ফলাফলগুলি কেবল সংখ্যা নয়; এগুলি মাল্টিমোডাল এআই মডেলগুলির সক্ষমতার একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন।

উদ্ভাবনী প্রশিক্ষণ পদ্ধতি

কিমি ক১.৫ মডেলের বিকাশ কোনো আকস্মিক ঘটনা ছিল না, বরং একটি ইচ্ছাকৃত এবং উদ্ভাবনী পদ্ধতির ফল। মুনশট এআই-এর দল বুঝতে পেরেছিল যে প্রাক-প্রশিক্ষণের সময় কেবল প্যারামিটারগুলি স্কেল করলেই কাঙ্ক্ষিত ফলাফল পাওয়া যাবে না। তারা উন্নতির মূল ক্ষেত্র হিসাবে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং-ভিত্তিক পোস্ট-প্রশিক্ষণের দিকে মনোনিবেশ করে। এই পদ্ধতি মডেলটিকে পুরস্কার-ভিত্তিক অনুসন্ধানের মাধ্যমে তার প্রশিক্ষণের ডেটা প্রসারিত করতে দেয়, যার ফলে এর গণনা ক্ষমতা বৃদ্ধি পায়।

প্রযুক্তিগত প্রতিবেদনে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) প্রশিক্ষণের কৌশল, মাল্টিমোডাল ডেটা রেসিপি এবং অবকাঠামো অপ্টিমাইজেশনের বিশদ বিবরণ দেওয়া হয়েছে। তাদের RL কাঠামোটি উল্লেখযোগ্যভাবে সরল এবং কার্যকর, যা মন্টিকার্লো ট্রি সার্চ এবং ভ্যালু ফাংশনের মতো আরও জটিল কৌশলগুলি পরিহার করে। তারা লং২শর্ট কৌশলটিও চালু করেছে, যা শর্ট-CoT মডেলগুলির কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য লং-CoT মডেলগুলিকে ব্যবহার করে।

আরএল ফ্রেমওয়ার্কের মূল উপাদান

দলের RL ফ্রেমওয়ার্কের দুটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান রয়েছে: দীর্ঘ প্রেক্ষাপট স্কেলিং এবং উন্নত নীতি অপ্টিমাইজেশন। প্রেক্ষাপটের উইন্ডোটিকে 128k-এ স্কেল করে, তারা মডেলের কর্মক্ষমতায় ক্রমাগত উন্নতি লক্ষ্য করেছে। তারা প্রশিক্ষণের দক্ষতা উন্নত করতে আংশিক রোলআউটও ব্যবহার করে, নতুন নমুনা তৈরি করতে পুরানো ট্র্যাজেক্টোরিগুলি পুনরায় ব্যবহার করে। দলটি লং-CoT সহ একটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং সূত্রও তৈরি করেছে, যা শক্তিশালী নীতি অপ্টিমাইজেশনের জন্য অনলাইন মিরর ডিসেন্টের একটি রূপ ব্যবহার করে।

লং২শর্ট কৌশল

লং২শর্ট কৌশলে মডেল মার্জিং, শর্টেস্ট রিজেকশন স্যাম্পলিং, ডিপিও এবং লং২শর্ট আরএল সহ বেশ কয়েকটি পদ্ধতি জড়িত। মডেল মার্জিং আরও ভাল টোকেন দক্ষতার জন্য লং-CoT এবং শর্ট-CoT মডেলগুলিকে একত্রিত করে। শর্টেস্ট রিজেকশন স্যাম্পলিং ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য সবচেয়ে ছোট সঠিক প্রতিক্রিয়া নির্বাচন করে। ডিপিও প্রশিক্ষণের ডেটার জন্য ছোট এবং দীর্ঘ প্রতিক্রিয়ার জোড়া ব্যবহার করে। লং২শর্ট আরএল-এ দৈর্ঘ্যের জরিমানা সহ একটি পৃথক প্রশিক্ষণ পর্ব জড়িত।

ভবিষ্যতের পরিকল্পনা

ভবিষ্যতে, মুনশট এআই তাদের কে-সিরিজ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং মডেলগুলির আপগ্রেড ত্বরান্বিত করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। তারা আরও মোডালিটি, বিস্তৃত ক্ষমতা এবং উন্নত সাধারণ ক্ষমতা প্রবর্তন করার লক্ষ্য নিয়েছে। এই উচ্চাভিলাষী দৃষ্টিভঙ্গি তাদের বিশ্বব্যাপী এআই ল্যান্ডস্কেপে একটি গুরুত্বপূর্ণ খেলোয়াড় হিসাবে স্থান দেয়, যা ওপেনএআই-এর মতো প্রতিষ্ঠিত খেলোয়াড়দের আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ জানাতে প্রস্তুত।

দেশীয় উদ্ভাবনের প্রতীক

কিমি ক১.৫ মডেলটি কেবল একটি প্রযুক্তিগত অর্জন নয়; এটি এআই সেক্টরে দেশীয় উদ্ভাবনের সম্ভাবনার প্রতীক। এর ব্যতিক্রমী কর্মক্ষমতা এবং প্রশিক্ষণের বিশদ বিবরণের উন্মুক্ত ভাগাভাগির সাথে, কিমি ক১.৫ বিশ্বজুড়ে এআই বিকাশের জন্য একটি নতুন মান নির্ধারণ করে। এর মুক্তির প্রত্যাশা অনেক বেশি, এবং এর প্রভাব গভীর হবে বলে আশা করা হচ্ছে।