স্থানীয় ভাষা ও ব্যক্তিগত কম্পিউটিং লক্ষ্য করে ভারতের তিনটি এআই মডেল
IndiaAI Mission-এর অধীনে দেশীয়ভাবে তৈরি তিনটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেল উন্মোচন করেছে ভারত: Soket Labs-এর EKA-1 এবং ZenteiQ-এর Dhir 2B ও Dhir 5B। ২০২৬ সালের নভেম্বরে ঘোষিত এই উদ্যোগে দেশটির এআই কর্মসূচির দুটি অগ্রাধিকার একত্র হয়েছে: ভারতীয় ভাষায় কাজ করতে পারে এমন সফটওয়্যার এবং সার্বক্ষণিক ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই কার্যকর কাজ করতে পারে এমন সরঞ্জাম।
সূচিপত্র
- স্থানীয় ভাষা ও ব্যক্তিগত কম্পিউটিং লক্ষ্য করে ভারতের তিনটি এআই মডেল
- EKA-1 যেসব কাজের জন্য তৈরি
- ভারতীয় ভাষা সমর্থনের পরিসরে পার্থক্য
- Dhir মডেলগুলো আকারে ছোট কেন
- ইন্টারনেট ছাড়া কাজ করার অর্থ কী
- স্থানীয় ব্যবহারের উপযোগী মডেল তৈরিতে ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের ভূমিকা
- মানুষ যেভাবে মডেলগুলো ব্যবহার করতে পারবেন
- প্রতিষ্ঠান ও ব্যবহারকারীদের জন্য কী বদলাবে
- মূল বিষয়
EKA-1-এ ২৬.৩ বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে এবং এটি ইংরেজির পাশাপাশি ভারতের সংবিধানের অষ্টম তফসিলে তালিকাভুক্ত ২২টি ভাষাই সমর্থন করে। ছোট Dhir মডেল দুটিতে যথাক্রমে দুই বিলিয়ন ও পাঁচ বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে এবং সেগুলো ইংরেজি ও ১০টি ভারতীয় ভাষা সমর্থন করে। নথি নিয়ে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া থেকে শুরু করে গণিত, প্রোগ্রামিং ও প্রাতিষ্ঠানিক কাজে সহায়তা—বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহারের কথা জানিয়েছেন নির্মাতারা।
উন্মোচনী অনুষ্ঠানে ইলেকট্রনিকস ও তথ্যপ্রযুক্তি মন্ত্রণালয়ের সচিব এস. কৃষ্ণন এবং মন্ত্রণালয় ও IndiaAI-এর কর্মকর্তারা উপস্থিত ছিলেন। তিনি বলেন, দেশীয়ভাবে তৈরি মডেল ভারতের প্রযুক্তিগত স্বনির্ভরতা জোরদার করতে পারে এবং সরকার, শিল্প, গবেষণা, শিক্ষা ও সাইবার নিরাপত্তায় কাজকে সহায়তা করতে পারে।
তাৎক্ষণিকভাবে এর সবচেয়ে কার্যকর সম্ভাবনা হলো, এআই কোথায় চালানো হবে সে বিষয়ে আরও বিকল্প পাওয়া। কোনো প্রতিষ্ঠান নিজেদের কম্পিউটারে একটি মডেল ব্যবহার করতে পারে, আবার কিছু মোবাইল অ্যাপ সরাসরি ফোনেই অনুরোধ প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে। সংবেদনশীল নথি নিয়ে কাজ করা প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য এতে নিজস্ব কম্পিউটিং পরিবেশের মধ্যেই তথ্য রেখে এআই ব্যবহারের সুযোগ তৈরি হয়।
গবেষক, শিক্ষার্থী, স্টার্টআপ, কোম্পানি ও সাধারণ মানুষের জন্য AIKosh-এর মাধ্যমে মডেলগুলো ব্যবহারের সুযোগ দেওয়া হচ্ছে। ZenteiQ একটি বিনামূল্যের মোবাইল অ্যাপও আনার পরিকল্পনা করেছে। ফলে ঘোষণায় রয়েছে ডেভেলপারদের কাজে লাগানোর জন্য মূল মডেল এবং সরাসরি ব্যবহারের একটি প্রস্তাবিত পথ—দুটিই।
EKA-1 যেসব কাজের জন্য তৈরি
Soket Labs গণিত, কোডিং ও যুক্তিনির্ভর কাজের জন্য EKA-1 তৈরি করেছে। যুক্তিনির্ভর কাজ বলতে তথ্য বিশ্লেষণ করে উত্তর দেওয়াকে বোঝায়। প্রধান নির্বাহী অভিষেক উপ্পারওয়াল বলেন, ব্যাংকিং, আর্থিক পরিষেবা ও সাইবার নিরাপত্তার ওপর বিশেষ গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে। ভারতের ডিজিটাল অর্থনীতির চাহিদা মাথায় রেখে মডেলটি নকশা করা হয়েছে।
ফাউন্ডেশন মডেল হলো এমন একটি এআই ব্যবস্থা, যাকে বিস্তৃতভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যাতে তা একাধিক অ্যাপ্লিকেশনে কাজে লাগতে পারে। ডেভেলপাররা এর ভিত্তিতে আরও বিশেষায়িত সরঞ্জাম তৈরি করতে পারেন—যেমন আর্থিক নথি নিয়ে প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পরিষেবা বা প্রোগ্রামারকে কোড লিখতে সাহায্যকারী সফটওয়্যার। EKA-1-এর লক্ষ্য একটি নির্দিষ্ট সীমিত কাজের মধ্যে আটকে না থেকে এই মৌলিক সক্ষমতা সরবরাহ করা।
মডেলের ২৬.৩ বিলিয়ন প্যারামিটার হলো প্রশিক্ষণের সময় সমন্বয় করা অভ্যন্তরীণ সংখ্যামান। এগুলোর সাহায্যে ব্যবস্থা বিভিন্ন ধরন শনাক্ত করে এবং উত্তর তৈরি করে। প্যারামিটারের সংখ্যা মডেলের আকার সম্পর্কে ধারণা দেয়; তবে ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট কাজের জন্য ভাষার মান, উত্তরের নির্ভুলতা, গতি ও প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং সক্ষমতাও বিবেচনা করতে হয়।
EKA-1-কে প্রশিক্ষণ দিতে প্রায় ৭.৫ ট্রিলিয়ন টোকেন ব্যবহার করা হয়েছে বলে জানানো হয়েছে। টোকেন হলো প্রক্রিয়াকরণের জন্য লেখাকে ভাগ করা অংশ—কখনো সম্পূর্ণ শব্দ, কখনো শব্দের অংশ। আরেকটি প্রকাশিত পরিসংখ্যানে পরিমাণ ৭.৫ লাখ কোটি টোকেন বলা হয়েছে, যা ৭৫ ট্রিলিয়নের সমান। ফলে প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত মোট পরিমাণ নিয়ে উল্লেখযোগ্য অসংগতি রয়েছে।
ভারতীয় ভাষা সমর্থনের পরিসরে পার্থক্য
ইংরেজি ও তফসিলভুক্ত ভারতের ২২টি ভাষার প্রতি EKA-1-এর সমর্থনই দেশের ভেতরে এর পরিকল্পিত ভূমিকার মূল ভিত্তি। আরেকটি বিস্তৃত বিবরণে প্রোগ্রামিং ভাষার পাশাপাশি ১০০টিরও বেশি ভারতীয় ও বিদেশি ভাষা সমর্থনের কথা বলা হয়েছে। তফসিলভুক্ত ভাষার সংখ্যা ভারতে মডেলটির ঘোষিত ভাষা-সমর্থনের পরিসর নির্দিষ্ট করে; বড় সংখ্যাটি আরও বিস্তৃত পরিসর তুলে ধরে।
Dhir 2B ও Dhir 5B-কে ইংরেজি এবং ১০টি ভারতীয় ভাষা সমর্থনকারী হিসেবে বর্ণনা করা হয়েছে। আকারে ছোট এবং ঘোষিত ভাষা-সমর্থন তুলনামূলক সীমিত হওয়ায়, নথি, ভাষা ও সরঞ্জামের ধরন অনুযায়ী প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য এগুলো EKA-1-এর বিকল্প হতে পারে।
শিক্ষার্থী বা সরকারি কর্মীর দৈনন্দিন কাজে কোনো এআই সরঞ্জাম কতটা উপযোগী হবে, তা ভাষা-সমর্থনের ওপর নির্ভর করতে পারে। অফিস বা শ্রেণিকক্ষে ব্যবহৃত ভাষায় প্রশ্ন গ্রহণ করতে পারে এমন নথি-সহায়ক, প্রশ্ন করার আগে ইংরেজিতে অনুবাদের প্রয়োজন কমাতে পারে। তবে উন্মোচনসংক্রান্ত বিবরণে তিনটি মডেলের ভাষাভিত্তিক কার্যকারিতার ফল বা তুলনাযোগ্য নির্ভুলতার স্কোর দেওয়া হয়নি।
Dhir মডেলগুলো আকারে ছোট কেন
ZenteiQ-এর প্রধান নির্বাহী অধ্যাপক শশিকুমার গণেশন Dhir 2B ও Dhir 5B-কে কমপ্যাক্ট মডেল হিসেবে বর্ণনা করেছেন। উন্মোচনী অনুষ্ঠানে তিনি এগুলোর আকার ব্যাখ্যা করে বলেন:
আমরা দুটি ছোট মডেল উন্মোচন করেছি। এগুলোকে আমরা কমপ্যাক্ট মডেল বলি... আমরা যে মডেলগুলো উন্মোচন করেছি, সেগুলোতে রয়েছে দুই বিলিয়ন ও পাঁচ বিলিয়ন প্যারামিটার...
EKA-1-এ Dhir 5B-এর তুলনায় প্রায় ৫.৩ গুণ এবং Dhir 2B-এর তুলনায় প্রায় ১৩.২ গুণ বেশি প্যারামিটার রয়েছে। ঘোষিত ২৬.৩ বিলিয়ন, পাঁচ বিলিয়ন ও দুই বিলিয়ন সংখ্যার ভিত্তিতে এই তুলনা করা হয়েছে। ছোট মডেলের প্যারামিটার সংরক্ষণে সাধারণত কম মেমোরি লাগে, তাই সীমিত সক্ষমতার ডিভাইসেও এগুলো ব্যবহার করা যেতে পারে।
ZenteiQ-এর দাবি, তাদের মডেল সরাসরি মোবাইল ডিভাইসে এবং বিভিন্ন কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে চালানো যায়। প্রতিটি অনুরোধ দূরবর্তী পরিষেবায় না পাঠিয়েও মানুষ কীভাবে সুবিধা পেতে পারে, সে বিষয়ে গণেশন বলেন:
আমরা এই মডেলগুলো সরাসরি নিজেদের মোবাইল ডিভাইসেই চালাতে পারি... ব্যবহারকারীরা ক্লাউডে না গিয়েই নিজেদের হাতে এআই সমাধান পেতে পারেন—প্রথমত...
নথি থেকে তথ্য খুঁজে বের করা, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া এবং নিয়মিত কাজে সহায়তার জন্য Dhir মডেলগুলো তৈরি করা হয়েছে। সম্ভাব্য ব্যবহারকারীদের মধ্যে রয়েছে প্রতিরক্ষা সংস্থা, সরকারি দপ্তর, শিল্পপ্রতিষ্ঠান ও শিক্ষাপ্রতিষ্ঠান।
ইন্টারনেট ছাড়া কাজ করার অর্থ কী
ক্লাউডভিত্তিক এআই পরিষেবা সাধারণত অনুরোধটি অন্য কোথাও থাকা কম্পিউটারে পাঠায়; সেগুলো প্রক্রিয়াকরণের পর উত্তর ফিরিয়ে দেয়। স্থানীয়ভাবে মডেল চালালে প্রক্রিয়াকরণ ফোনে বা প্রতিষ্ঠানের নিজস্ব সরঞ্জামে হয়। প্রয়োজনীয় সফটওয়্যার ও মডেল ইনস্টল করা থাকলে, উপযোগী কাজগুলো সচল ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই করা যায়।
ইন্টারনেটবিহীন সুরক্ষিত কম্পিউটার নেটওয়ার্কে এসব মডেল চালানোর সম্ভাবনার কথা তুলে ধরেছেন কৃষ্ণন। বাইরের পরিষেবার সঙ্গে সংযোগ সীমিত রাখে এমন সরকারি দপ্তর ও অন্যান্য সংবেদনশীল প্রতিষ্ঠানের জন্য এ ধরনের নেটওয়ার্ক প্রাসঙ্গিক। উদাহরণস্বরূপ, স্থানীয়ভাবে চালানো নথি-সহায়ক কর্মীদের অভ্যন্তরীণ তথ্য খুঁজতে সাহায্য করতে পারে, আর প্রক্রিয়াকরণ প্রতিষ্ঠানের ভেতরেই সীমাবদ্ধ থাকে।
সংযোগ দুর্বল বা মাঝে মাঝে বিচ্ছিন্ন হয়—এমন জায়গায়ও ZenteiQ-এর ডিভাইসভিত্তিক পদ্ধতি কাজে লাগতে পারে। প্রতিটি অনুরোধের জন্য নির্ভরযোগ্য সংযোগের ওপর মানুষের নির্ভরতা কমবে। EKA-1-ও মোবাইল ফোনে কিছু কাজ করতে পারে বলে বর্ণনা করা হয়েছে, যদিও মোবাইলে ব্যবহারের সবচেয়ে জোরালো দাবি কমপ্যাক্ট Dhir মডেলগুলো নিয়ে।
তথ্য ডিভাইসেই রাখলে প্রক্রিয়াকরণ কোথায় হবে, সে বিষয়ে মালিকের নিয়ন্ত্রণ বাড়ে। তবে প্রতিষ্ঠানকে ফাইলে প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ, সরঞ্জাম সুরক্ষিত রাখা এবং কোনো অ্যাপ্লিকেশন কোন নথি ব্যবহার করতে পারবে তা নির্ধারণ করতে হবে। তাই গোপনীয়তা নির্ভর করে সম্পূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন কীভাবে ব্যবহারে আনা হচ্ছে তার ওপরও, শুধু মডেলটি স্থানীয়ভাবে চালানোর সক্ষমতার ওপর নয়।
স্থানীয় ব্যবহারের উপযোগী মডেল তৈরিতে ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের ভূমিকা
Google Cloud-এর টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (TPU)-এর সহায়তায় Dhir মডেলগুলো তৈরি করা হয়েছে। এআইয়ের বিপুল পরিমাণ হিসাব-নিকাশে ব্যবহৃত বিশেষায়িত প্রসেসর হলো TPU। গ্রাফিকস প্রসেসিং ইউনিট (GPU) ব্যবহার করে এমন ব্যবস্থাতেও মডেলগুলো চালানো যায় বলে বর্ণনা করা হয়েছে।
প্রশিক্ষণ ও দৈনন্দিন ব্যবহার আলাদা ধাপ। বিপুল পরিমাণ তথ্য প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে প্রশিক্ষণে মডেলের অভ্যন্তরীণ মান সমন্বয় করা হয়। তৈরি মডেলকে কোনো প্রশ্নের উত্তর দিতে চালানোকে ইনফারেন্স বলা হয়। ডেভেলপার প্রশিক্ষণের সময় শক্তিশালী ক্লাউড সরঞ্জাম ব্যবহার করে পরে এমন মডেল বিতরণ করতে পারেন, যা স্থানীয় হার্ডওয়্যারে ইনফারেন্স করতে সক্ষম।
IndiaAI Mission দুই ডেভেলপারকেই কম খরচে কম্পিউটিং সক্ষমতা এবং গবেষণার ব্যয়ে সহায়তা দিয়েছে। ফাউন্ডেশন মডেল তৈরির বড় বাস্তব ব্যয়গুলোর একটি—প্রশিক্ষণ ও উন্নয়নের জন্য পর্যাপ্ত কম্পিউটিং সক্ষমতা জোগাড় করা—এই সহায়তা তা মোকাবিলায় কাজে লাগে।
কৃষ্ণন এই উদ্যোগকে প্রযুক্তিগত ও কৌশলগত স্বায়ত্তশাসনের সঙ্গে যুক্ত করেছেন। বাস্তবে, দেশীয় উন্নয়নের ফলে ভারতীয় প্রতিষ্ঠানগুলো স্থানীয় ভাষা ও প্রাতিষ্ঠানিক চাহিদা মাথায় রেখে তৈরি মডেলের আরেকটি উৎস পাবে। পাশাপাশি, তাদের নিয়ন্ত্রণাধীন অবকাঠামোয় মডেল ব্যবহারের বিকল্পও থাকবে।
মানুষ যেভাবে মডেলগুলো ব্যবহার করতে পারবেন
গবেষক, শিক্ষার্থী, স্টার্টআপ, ব্যবসাপ্রতিষ্ঠান ও ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য AIKosh-কে ঘোষিত ব্যবহারের প্ল্যাটফর্ম হিসেবে জানানো হয়েছে। ডেভেলপারদের জন্য ফাউন্ডেশন মডেলে প্রবেশাধিকার মানে নির্দিষ্ট নথি বা কাজকে ঘিরে অ্যাপ্লিকেশন তৈরির সুযোগ। আর প্রতিষ্ঠানের পরবর্তী পদক্ষেপ হলো তাদের সরঞ্জাম, ভাষা ও তথ্য ব্যবহারের নিয়মের সঙ্গে মানানসই ব্যবস্থা বেছে নেওয়া।
ZenteiQ তাদের মোবাইল অ্যাপ Play Store ও iOS-এ বিনামূল্যে দেওয়ার পরিকল্পনা করেছে। গণেশন আরও বলেছেন, Dhir 2B ও Dhir 5B-এর বাইরে তাদের মডেলের পরিসর বাড়াতে কোম্পানি নয় বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি মডেল আনার পরিকল্পনা করছে।
মোবাইল অ্যাপ বা পরিকল্পিত নয় বিলিয়ন প্যারামিটারের মডেল প্রকাশের কোনো তারিখ ঘোষণায় দেওয়া হয়নি। কোন ফোনে চলবে, কত মেমোরি লাগবে, ডাউনলোডের আকার কত এবং মডেল ব্যবহারের লাইসেন্সের শর্ত কী—এসবও উল্লেখ করা হয়নি। সফটওয়্যারটি ইনস্টল করা বা এটি দিয়ে কাজ করা যাবে কি না, তা নির্ধারণে এসব তথ্য গুরুত্বপূর্ণ।
উন্মোচন অনুষ্ঠানটি মঙ্গলবার হয়েছে বলে জানানো হয়েছে; ২০২৬ সালে দিনটি ছিল ৩ নভেম্বর। আবার উন্মোচনের তারিখ হিসেবে ৪ নভেম্বরও উল্লেখ করা হয়েছে। দুই বিবরণেই তিনটি মডেলের পরিচিতি একই সপ্তাহে হয়েছে বলে বোঝা যায়।
প্রতিষ্ঠান ও ব্যবহারকারীদের জন্য কী বদলাবে
ভাষা ও নথিসংক্রান্ত কাজে বিবেচনার জন্য সরকারি দপ্তর ও ব্যবসাপ্রতিষ্ঠানগুলো এখন আরও তিনটি দেশীয় মডেল পেয়েছে। আকারের দিক থেকে এগুলোর মধ্যে পার্থক্য রয়েছে: EKA-1-এ প্যারামিটারের সংখ্যা বেশি এবং ঘোষিত ভাষা-সমর্থন বিস্তৃত; অন্যদিকে Dhir মডেলগুলো মোবাইল ডিভাইসে ব্যবহারসহ কমপ্যাক্টভাবে চালানোর ওপর গুরুত্ব দেয়।
ব্যাংকিং ও সাইবার নিরাপত্তা Soket Labs-এর নির্দিষ্ট লক্ষ্য। নথি থেকে তথ্য খোঁজা এবং অভ্যন্তরীণ তথ্য নিয়ে প্রশ্নের উত্তর দেওয়া Dhir-এর উল্লেখযোগ্য ব্যবহার। স্কুল, গবেষক ও সরকারি সংস্থাগুলোও এসব সক্ষমতার ভিত্তিতে অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারে; কাজের ধরন অনুযায়ী মডেল ও কম্পিউটিং ব্যবস্থা বেছে নেওয়া যাবে।
পরবর্তী উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপ হলো AIKosh-এর মাধ্যমে আরও ব্যাপক প্রবেশাধিকার, প্রস্তাবিত বিনামূল্যের মোবাইল অ্যাপ এবং ZenteiQ-এর পরিকল্পিত বড় মডেল। ব্যবহারকারীদের কাছে এর কার্যকারিতা নির্ভর করবে, এসব ব্যবস্থা তাদের নিজস্ব ভাষা, নথি ও ডিভাইস কতটা ভালোভাবে সামলাতে পারে তার ওপর।
মূল বিষয়
- ২০২৬ সালের নভেম্বরে IndiaAI Mission-এর অধীনে EKA-1, Dhir 2B ও Dhir 5B উন্মোচন করেছে ভারত।
- EKA-1-এ ২৬.৩ বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে এবং এটি ইংরেজি ও তফসিলভুক্ত ভারতের ২২টি ভাষাই সমর্থন করে।
- Dhir 2B ও Dhir 5B ইংরেজি ও ১০টি ভারতীয় ভাষা সমর্থন করে এবং মোবাইল ডিভাইসসহ কম্প্যাক্টভাবে ব্যবহারের জন্য তৈরি।
- স্থানীয়ভাবে প্রক্রিয়াকরণ করলে ইন্টারনেট সীমিত এমন প্রতিষ্ঠানে নথি নিয়ে কাজ করা এবং দুর্বল সংযোগের এলাকায় ব্যবহার সম্ভব হতে পারে।
- IndiaAI Mission ডেভেলপারদের কম্পিউটিং সক্ষমতা ও গবেষণার ব্যয়ে সহায়তা দিয়েছে।
- AIKosh হলো ঘোষিত ব্যবহারের প্ল্যাটফর্ম; ZenteiQ-এর বিনামূল্যের মোবাইল অ্যাপ এবং নয় বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি মডেল আনার পরিকল্পনা রয়েছে।
