ধারণা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (IA) নতুন নয়, তবে সম্পর্কিত প্রযুক্তির সাম্প্রতিক অগ্রগতি এটিকে আমাদের সকলের দ্বারা প্রতিদিন ব্যবহৃত একটি সরঞ্জামে পরিণত করেছে। AI এর ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব এবং বিস্তার উভয়ই উত্তেজনাপূর্ণ এবং সম্ভাব্য উদ্বেগজনক, কারণ অনেক AI প্ল্যাটফর্ম এবং ক্ষমতার ভিত্তি মূলত অল্প সংখ্যক শক্তিশালী কর্পোরেশন দ্বারা নিয়ন্ত্রিত ব্ল্যাক বক্স।.
রেড হ্যাটের মতো বড় প্রতিষ্ঠানগুলো এটা বিশ্বাস করে প্রত্যেকেরই এআই-তে অবদান রাখার ক্ষমতা থাকতে হবে. এআই উদ্ভাবন এমন সংস্থাগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকা উচিত নয় যেগুলি বিপুল পরিমাণে প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা বহন করতে পারে এবং তাদের প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা বিজ্ঞানীদের মহান ভাষা মডেল (LLMs)
পরিবর্তে, সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং সম্প্রদায়ের সহযোগিতার জন্য কয়েক দশকের ওপেন সোর্স অভিজ্ঞতা প্রত্যেককে AI-তে অবদান রাখতে এবং উপকৃত হতে সক্ষম করে এবং আমাদের চাহিদা পূরণ করে এমন একটি ভবিষ্যত গঠনে সহায়তা করে।.
ওপেন সোর্স কি?
যদিও “ওপেন সোর্স” শব্দটি মূলত একটি সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট পদ্ধতিকে বোঝায়, এটি একটি আরও সাধারণ কাজকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত হয়েছে যা উন্মুক্ত, বিকেন্দ্রীকৃত এবং গভীরভাবে সহযোগিতামূলক। ওপেন সোর্স আন্দোলন এখন সফ্টওয়্যার জগতের বাইরে চলে গেছে, এবং ওপেন সোর্স হওয়ার উপায় এটি বিজ্ঞান, শিক্ষা, সরকার, উত্পাদন, স্বাস্থ্যসেবা এবং আরও অনেক কিছু সহ বিশ্বজুড়ে সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টার দ্বারা গ্রহণ করা হয়েছে।.
ওপেন সোর্স সংস্কৃতি কয়েক আছে মূল নীতি এবং মূল্যবোধ এটি এটিকে কার্যকর এবং অর্থবহ করে তোলে, উদাহরণস্বরূপ:
- সহযোগিতামূলক অংশগ্রহণ
- ভাগ করা দায়িত্ব
- খোলা বিনিময়
- মেধাতন্ত্র এবং অন্তর্ভুক্তি
- সম্প্রদায়-ভিত্তিক উন্নয়ন
- খোলা সহযোগিতা
- স্ব-সংগঠন
- সম্মান এবং পারস্পরিকতা
যখন ওপেন সোর্স নীতিগুলি সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টার ভিত্তি তৈরি করে, ইতিহাস দেখায় যে অবিশ্বাস্য জিনিসগুলি সম্ভব। কিছু গুরুত্বপূর্ণ উদাহরণের বিকাশ এবং বিস্তার থেকে শুরু করে লিনাক্স উত্থান এবং বৃদ্ধি পর্যন্ত বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী এবং সর্বব্যাপী অপারেটিং সিস্টেম হিসাবে কুবারনেটস এবং পাত্রে, ইন্টারনেটের বিকাশ এবং সম্প্রসারণ ছাড়াও।.
এআই যুগে ওপেন সোর্সের ছয়টি সুবিধা
ওপেন সোর্স প্রযুক্তির বিকাশের জন্য অনেক সুবিধা রয়েছে, তবে ছয়টি সুবিধা অন্যদের মধ্যে আলাদা।.
1। উদ্ভাবনের গতি বৃদ্ধি করা
যখন প্রযুক্তি সহযোগিতামূলকভাবে এবং খোলাখুলিভাবে বিকশিত হয়, তখন উদ্ভাবন এবং আবিষ্কার অনেক দ্রুত ঘটতে পারে, বন্ধ সংস্থা এবং মালিকানাধীন সমাধানগুলির বিপরীতে।.
যখন কাজ খোলাখুলিভাবে ভাগ করা হয় এবং অন্যদের এটির উপর ভিত্তি করে তৈরি করার ক্ষমতা থাকে, তখন দলগুলি প্রচুর পরিমাণে সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচায় কারণ তাদের স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করতে হয় না৷ নতুন ধারণাগুলি আগে আসা প্রকল্পগুলিকে বিস্তৃত করতে পারে৷ এটি শুধুমাত্র সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করে না, বরং ফলাফলগুলিকে শক্তিশালী করে কারণ আরও বেশি লোক সমস্যা সমাধানের জন্য একসাথে কাজ করে, ভাগ করে নেয় অন্তর্দৃষ্টি এবং একে অপরের কাজ পর্যালোচনা করুন।.
একটি বৃহত্তর, সহযোগী সম্প্রদায় সহজভাবে আরও বেশি কিছু অর্জন করতে সক্ষম: জটিল সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং ছোট, বিচ্ছিন্ন গোষ্ঠীগুলির চেয়ে দ্রুত এবং আরও কার্যকরভাবে উদ্ভাবনের জন্য লোকেদের উত্সাহিত করে এবং দক্ষতার সংযোগ করে৷।.
2। প্রবেশাধিকার গণতন্ত্রীকরণ
ওপেন সোর্স নতুন এআই প্রযুক্তিতে অ্যাক্সেসকেও গণতান্ত্রিক করে তোলে। যখন গবেষণা, কোড এবং সরঞ্জামগুলি খোলাখুলিভাবে ভাগ করা হয়, তখন এটি এমন কিছু বাধা দূর করতে সাহায্য করে যা সাধারণত অত্যাধুনিক উদ্ভাবনের অ্যাক্সেসকে সীমিত করে।.
The InstructLab উদ্যোগটি একটি মডেল-স্বাধীন ওপেন সোর্স এআই প্রকল্প যা এলএলএম-এ দক্ষতা এবং জ্ঞান অবদানের প্রক্রিয়াকে সহজ করে। প্রচেষ্টার লক্ষ্য হল যে কাউকে গঠনে সাহায্য করতে সক্ষম করা জেনারেটিভ এআই (gen AI), যাদের ডেটা বিজ্ঞানের দক্ষতা এবং প্রশিক্ষণের সাধারণত প্রয়োজন নেই সেগুলি সহ। এটি আরও ব্যক্তি এবং সংস্থাকে নির্ভরযোগ্যভাবে LLM-এর প্রশিক্ষণ এবং পরিমার্জনে অবদান রাখতে দেয়।.
3। উন্নত নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা
যেহেতু ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলি প্রবেশের বাধাগুলি হ্রাস করে, অবদানকারীদের একটি বৃহত্তর এবং আরও বৈচিত্র্যময় গোষ্ঠী AI মডেলগুলিতে উপস্থিত সম্ভাব্য সুরক্ষা চ্যালেঞ্জগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে সহায়তা করতে সক্ষম হয় যখন সেগুলি তৈরি করা হচ্ছে৷।.
AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম সুর করার জন্য ব্যবহৃত বেশিরভাগ ডেটা এবং পদ্ধতিগুলি মালিকানা যুক্তি দ্বারা বন্ধ এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়৷ খুব কমই এই সংস্থাগুলির বাইরের লোকেরা এই অ্যালগরিদমগুলি কীভাবে কাজ করে এবং তারা কোনও সম্ভাব্য বিপজ্জনক ডেটা বা অন্তর্নিহিত আশ্রয় করে কিনা সে সম্পর্কে কোনও অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে সক্ষম হয়৷ পক্ষপাত।.
যদি একটি মডেল এবং এটিকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা খোলা থাকে, তবে, আগ্রহী যে কেউ সেগুলি পরীক্ষা করতে পারে, নিরাপত্তা ঝুঁকি হ্রাস করতে পারে এবং প্ল্যাটফর্মের পক্ষপাতগুলি হ্রাস করতে পারে৷ উপরন্তু, উন্মুক্ত দর্শনের অবদানকারীরা ভবিষ্যতের মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশন ট্র্যাক এবং অডিট করার জন্য সরঞ্জাম এবং প্রক্রিয়া তৈরি করতে পারে৷ উন্নয়ন, তাদের বিভিন্ন সমাধানের উন্নয়ন নিরীক্ষণ করার অনুমতি দেয়।.
এই উন্মুক্ততা এবং স্বচ্ছতাও বিশ্বাস জাগান, যেহেতু ব্যবহারকারীদের সরাসরি পরীক্ষা করার সম্ভাবনা রয়েছে যে কীভাবে তাদের ডেটা ব্যবহার এবং প্রক্রিয়া করা হচ্ছে, যাতে তারা যাচাই করতে পারে যে তাদের গোপনীয়তা এবং ডেটা সার্বভৌমত্বকে সম্মান করা হচ্ছে। অধিকন্তু, কোম্পানিগুলি তাদের নিজস্ব সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল তৈরি করতে InstructLab-এর মতো ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলি ব্যবহার করে তাদের ব্যক্তিগত, গোপনীয় বা মালিকানাধীন তথ্য রক্ষা করতে পারে, যার উপর তারা কঠোর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখে।.
4। নমনীয়তা এবং পছন্দের স্বাধীনতা প্রদান করে
যদিও মনোলিথিক, মালিকানাধীন, এবং ব্ল্যাক-বক্স এলএলএমগুলি বেশিরভাগ লোকেরা জেনারেটিভ এআই সম্পর্কে দেখে এবং চিন্তা করে, আমরা ছোট, স্বাধীন, উদ্দেশ্য-নির্মিত এআই মডেলগুলির দিকে ক্রমবর্ধমান ধাক্কা দেখতে শুরু করেছি।.
এই ছোট ভাষার মডেল (SLMs) সাধারণত অনেক ছোট ডেটাসেটে তাদের মৌলিক কার্যকারিতা দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত হয়, এবং তারপর ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটা এবং জ্ঞান সহ নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও অভিযোজিত হয়।.
এই SLMগুলি তাদের বৃহত্তর কাজিনদের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি দক্ষ, এবং তাদের উদ্দেশ্যমূলক উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার সময় ঠিক একইভাবে (যদি ভাল না হয়) পারফর্ম করতে দেখা গেছে।.
এবং এটির জন্যই InstructLab প্রকল্পটি তৈরি করা হয়েছিল। এটির সাহায্যে, আপনি একটি ছোট ওপেন সোর্স এআই মডেল নিতে পারেন এবং আপনার পছন্দের অতিরিক্ত ডেটা এবং প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এটিকে প্রসারিত করতে পারেন।.
উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি অত্যন্ত টিউন করা, উদ্দেশ্য-নির্মিত গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবট তৈরি করতে InstructLab ব্যবহার করতে পারেন যা প্রতিষ্ঠানের সর্বোত্তম অনুশীলনগুলিকে কাজে লাগায়। এই অনুশীলনটি আপনাকে রিয়েল টাইমে, সর্বত্র, প্রত্যেকের কাছে আপনার গ্রাহক পরিষেবার সেরা অভিজ্ঞতা প্রদান করতে দেয়।.
এবং, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি আপনাকে একজন বিক্রেতার সাথে আটকে যাওয়া এড়াতে অনুমতি দেয় এবং আপনি কোথায় এবং কীভাবে আপনার AI মডেল এবং এতে নির্মিত যেকোনো অ্যাপ্লিকেশন বাস্তবায়ন করেন তার ক্ষেত্রে নমনীয়তা প্রদান করে।.
5। একটি প্রাণবন্ত ইকোসিস্টেম সক্ষম করে
উন্মুক্ত সম্প্রদায়ে, “কেউ একা উদ্ভাবন করে না“, এবং এই বিশ্বাস সম্প্রদায়ের প্রতিষ্ঠার প্রথম মাস থেকে অনুষ্ঠিত হয়েছে।.
এই ধারণাটি রেড হ্যাটের মধ্যে এআই যুগে সত্য ধরে রাখতে থাকবে, একটি উন্মুক্ত সমাধান নেতা, যা আকারে বিভিন্ন ওপেন সোর্স সরঞ্জাম এবং কাঠামো সরবরাহ করবে রেড হ্যাট এআই এর, একটি সমাধান যার সাহায্যে অংশীদাররা শেষ গ্রাহকদের কাছে আরও মূল্য তৈরি করবে।.
একটি একক বিক্রেতা একটি প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজনীয় সমস্ত কিছু সরবরাহ করতে পারে না, এমনকি প্রযুক্তিগত বিবর্তনের বর্তমান গতির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে পারে না৷ ওপেন-সোর্স নীতি এবং অনুশীলনগুলি উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করে এবং প্রকল্প এবং শিল্প জুড়ে অংশীদারিত্ব এবং সহযোগিতার সুযোগগুলিকে উত্সাহিত করে একটি প্রাণবন্ত ইকোসিস্টেম সক্ষম করে৷।.
6। খরচ কমানো
2025 সালের প্রথম দিকে, সম্মানিত যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে একজন ডেটা বিজ্ঞানীর গড় বেস বেতন US$ 125,000 এর চেয়ে বেশি, আরও অভিজ্ঞ ডেটা বিজ্ঞানীরা উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি উপার্জন করতে সক্ষম।.
স্পষ্টতই, AI এর সাথে ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য একটি বিশাল এবং ক্রমবর্ধমান চাহিদা রয়েছে, তবে কয়েকটি সংস্থার তাদের প্রয়োজনীয় বিশেষ প্রতিভা আকর্ষণ এবং ধরে রাখার অনেক আশা রয়েছে।.
এবং সত্যিই বড় এলএলএমগুলি নির্মাণ, প্রশিক্ষণ, রক্ষণাবেক্ষণ এবং স্থাপনের জন্য অত্যন্ত ব্যয়বহুল, যার জন্য অত্যন্ত অপ্টিমাইজ করা (এবং খুব ব্যয়বহুল) কম্পিউটার সরঞ্জাম এবং বিপুল পরিমাণ স্টোরেজ পূর্ণ গুদামগুলির প্রয়োজন।.
খোলা, ছোট, উদ্দেশ্য-নির্মিত মডেল এবং এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি নির্মাণ, প্রশিক্ষণ এবং বাস্তবায়নের জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি দক্ষ। তাদের শুধুমাত্র LLM-এর কম্পিউটিং শক্তির একটি ভগ্নাংশের প্রয়োজন হয় না, InstructLab-এর মতো প্রকল্পগুলি বিশেষ দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতা ছাড়াই AI মডেলগুলির প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ে সক্রিয়ভাবে এবং কার্যকরভাবে অবদান রাখতে সক্ষম করে।.
স্পষ্টতই, ওপেন সোর্স AI বিকাশে যে খরচ সাশ্রয় এবং নমনীয়তা নিয়ে আসে তা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জনের আশায় ছোট এবং মাঝারি আকারের ব্যবসার জন্য উপকারী।.
সংক্ষেপে
গণতান্ত্রিক এবং উন্মুক্ত AI তৈরি করতে, ওপেন সোর্স নীতিগুলি ব্যবহার করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যা ক্লাউড কম্পিউটিং, ইন্টারনেট, লিনাক্স এবং অন্যান্য অনেক উন্মুক্ত, শক্তিশালী এবং গভীরভাবে উদ্ভাবনী প্রযুক্তি সক্ষম করেছে।.
এআই এবং অন্যান্য সম্পর্কিত সরঞ্জামগুলিকে সক্ষম করার জন্য রেড হ্যাট এই পথটি অনুসরণ করছে। প্রত্যেকেরই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশ থেকে উপকৃত হওয়া উচিত, তাই প্রত্যেকেরই এর গতিপথ নির্ধারণ এবং আকার দিতে এবং এর বিকাশে অবদান রাখতে সক্ষম হওয়া উচিত। সহযোগিতামূলক উদ্ভাবন এবং ওপেন সোর্স শৃঙ্খলার ভবিষ্যতের জন্য অনিবার্য হিসাবে অপরিহার্য নয়।.
