একসঙ্গে ১০ লাখ টোকেন আউটপুট দেবে গুগলের নতুন এআই

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতে নতুন প্রজন্মের ফ্রন্টিয়ার মডেল Gemini 4 Argon উন্মোচন করেছে গুগল। দীর্ঘ ও জটিল কাজের ধারাবাহিক যুক্তি বিশ্লেষণ, সফটওয়্যার প্রকৌশল, আইন ও অর্থসংক্রান্ত গবেষণা এবং সাইবার নিরাপত্তার মতো ক্ষেত্রে উচ্চ সক্ষমতার কাজ করার লক্ষ্য নিয়ে তৈরি করা হয়েছে মডেলটি। তবে শক্তিশালী সাইবার নিরাপত্তা সক্ষমতার কারণে শুরুতেই সবার জন্য উন্মুক্ত করা হচ্ছে না। প্রথম পর্যায়ে নির্বাচিত সাইবার নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞদের মাধ্যমে মডেলটির ব্যবহার ও নিরাপত্তা পরীক্ষা করা হবে।

গুগল ডিপমাইন্ডের প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী, Gemini 4 Argon মূলত এমন সব দীর্ঘমেয়াদি ও জটিল কাজের জন্য তৈরি, যেখানে একটি কাজ শেষ করতে একাধিক ধাপে পরিকল্পনা, বিশ্লেষণ, কোড লেখা, পরীক্ষা এবং প্রয়োজন অনুযায়ী সংশোধন করতে হয়। সাধারণ প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার পাশাপাশি দীর্ঘ সময় ধরে চলা সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ও গবেষণাধর্মী কাজ পরিচালনা করাই নতুন মডেলটির অন্যতম লক্ষ্য।

Gemini 4 Argon-এর সবচেয়ে আলোচিত বৈশিষ্ট্যগুলোর একটি হলো এর ১০ লাখ টোকেন পর্যন্ত আউটপুট দেওয়ার সক্ষমতা। গুগলের দাবি, আগের প্রজন্মের ৬৪ হাজার টোকেনের সীমা থেকে এটি বড় ধরনের বৃদ্ধি। ফলে একটি দীর্ঘ কাজের ক্ষেত্রে মডেলটি অনেক বেশি পরিমাণ বিশ্লেষণ ও ফলাফল একই ধারাবাহিকতায় তৈরি করতে পারবে।

এই সক্ষমতা বিশেষ করে বড় সফটওয়্যার প্রকল্প, দীর্ঘ নথি বিশ্লেষণ, গবেষণা, জটিল কোড মাইগ্রেশন এবং বহু ধাপের এজেন্টভিত্তিক কাজে গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। তবে ১০ লাখ টোকেন হলো সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা; প্রতিটি প্রশ্নে মডেল এত বড় উত্তর তৈরি করবে এমন নয়।

গুগল জানিয়েছে, Gemini 4 Argon ইতোমধ্যে প্রতিষ্ঠানটির অভ্যন্তরীণ বিভিন্ন কাজে ব্যবহার করা হচ্ছে। হাজারো গুগলার বিশেষায়িত কোডিং, গবেষণা এবং লেখালেখির কাজে মডেলটির সক্ষমতা পরীক্ষা করছেন। গুগলের দাবি, এসব পরীক্ষায় মডেলটি বড় আকারের প্রকৌশল ও গবেষণামূলক কাজেও কার্যকর ভূমিকা রাখছে।

কোয়ান্টাম কম্পিউটিং গবেষণাতেও Argon ব্যবহার করা হচ্ছে বলে জানিয়েছে গুগল। একটি উদাহরণে, গবেষকদের ব্যবহৃত একটি গুরুত্বপূর্ণ কোয়ান্টাম সাবরুটিনের জন্য প্রয়োজনীয় qubits ও gates-এর সমন্বিত ব্যবহারের দক্ষতা বাড়াতে মডেলটি কাজ করেছে। গুগলের দাবি, একটি পরীক্ষায় মাত্র কয়েক মিনিটের মধ্যে প্রকাশিত baseline-এর তুলনায় ৪০ শতাংশ উন্নতি অর্জন করা হয়েছিল। এটি গুগলের নিজস্ব পরীক্ষার ফল, তাই স্বাধীনভাবে যাচাই করা ফলাফল হিসেবে নয়, কোম্পানির দাবি হিসেবে দেখা উচিত।

গুগলের ডেটা সেন্টারের মেমোরি ব্যবস্থাপনাতেও Argon এজেন্ট ব্যবহার করা হয়েছে। কোম্পানির তথ্য অনুযায়ী, বিভিন্ন ডেটা সেন্টার থেকে পাওয়া profiling telemetry বিশ্লেষণ করে মডেলভিত্তিক এজেন্টগুলো মেমোরি ব্যবহারে সম্ভাব্য উন্নতির জায়গা শনাক্ত করেছে। এসব পরিবর্তন বাস্তবায়নের পর ৩০০ টেরাবাইটের বেশি মেমোরি খালি হয়েছে বলে গুগল জানিয়েছে। দীর্ঘমেয়াদে মোট সাশ্রয় ৫০০ টেরাবাইট থেকে ১ পেটাবাইট পর্যন্ত হতে পারে বলে তাদের হিসাব।

বড় সফটওয়্যার কোডবেস রূপান্তরেও Argon-এর ব্যবহার শুরু করেছে গুগল। C ও C++ কোডকে Rust-এ স্থানান্তরের বিভিন্ন কাজে মডেলভিত্তিক এজেন্ট কাজ করছে। গুগলের তথ্য অনুযায়ী, ছোট আকারের লাইব্রেরি থেকে শুরু করে ৮ লাখের বেশি লাইনের Fuchsia Zircon kernel-এর মতো বড় কোডবেস পর্যন্ত এই ধরনের কাজের পরিধি বিস্তৃত। গুরুত্বপূর্ণ সফটওয়্যার হওয়ায় এসব পরিবর্তন উৎপাদনে ব্যবহারের আগে স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা, ম্যানুয়াল অডিট, emulation testing এবং code review করা হচ্ছে।

গুগল বিশেষভাবে libgav1 ভিডিও ডিকোডার প্রকল্পের একটি উদাহরণও দিয়েছে। কোম্পানির দাবি, Argon-এর এজেন্টরা বিদ্যমান Rust port নিয়ে বিভিন্ন profile-guided experiment চালিয়ে প্রায় ৩২ হাজার লাইনের SIMD কোড পুনর্গঠন করে। এর ফলে তৈরি Rust সংস্করণটি আগের Rust port-এর তুলনায় ২ দশমিক ৭ গুণ দ্রুত চলেছে এবং একই ভিডিও আউটপুট বজায় রেখেছে।

সাইবার নিরাপত্তা Gemini 4 Argon-এর আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র। গুগল জানিয়েছে, মডেলটি সফটওয়্যারের নিরাপত্তা দুর্বলতা শনাক্ত, যাচাই এবং প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রে তা ঠিক করার কাজে ব্যবহার করা যেতে পারে। CWE-bench v1 নামের vulnerability remediation পরীক্ষায় Argon ৬৮ শতাংশ স্কোর করে শীর্ষ অবস্থানের সঙ্গে সমতা করেছে বলে গুগল জানিয়েছে।

তবে এই ক্ষমতার কারণেই Argon-এর প্রকাশ ধাপে ধাপে করা হচ্ছে। প্রথম পর্যায়ে Google DeepMind-এর Fairwind Program-এর মাধ্যমে নির্বাচিত ও বিশ্বস্ত সাইবার নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞদের কাছে মডেলটি দেওয়া হচ্ছে। গুগল জানিয়েছে, যুক্তরাষ্ট্র সরকারের মডেল প্রকাশের আগের স্বেচ্ছামূলক মূল্যায়ন প্রক্রিয়াতেও তারা যুক্ত রয়েছে। নিরাপত্তা ব্যবস্থাগুলো আরও পরিমার্জনের পর ধীরে ধীরে ডেভেলপার, প্রতিষ্ঠান এবং সাধারণ ব্যবহারকারীদের কাছে মডেলটি উন্মুক্ত করার পরিকল্পনা রয়েছে।

দামের দিক থেকেও Gemini 4 Argon-এর API ব্যবহারে আলাদা কাঠামো রাখা হয়েছে। গুগলের ঘোষিত প্রাথমিক মূল্য অনুযায়ী, প্রতি ১০ লাখ ইনপুট টোকেনের দাম ২ ডলার এবং প্রতি ১০ লাখ আউটপুট টোকেনের দাম ১০ ডলার। Cached input-এর ক্ষেত্রে ইনপুট মূল্যের ওপর ৯৫ শতাংশ ছাড় থাকবে। প্রাথমিক মূল্যপর্ব শেষ হলে ইনপুটের দাম ৪ ডলার এবং আউটপুটের দাম ২০ ডলার হবে বলে গুগল জানিয়েছে। তবে প্রাথমিক মূল্যপর্ব ঠিক কখন শেষ হবে, সে বিষয়ে ঘোষণায় নির্দিষ্ট সময় দেওয়া হয়নি।

গুগলের পরিকল্পনা অনুযায়ী, সবার জন্য উন্মুক্ত করার আগে প্রথমে নিরাপত্তা গবেষক ও বিশ্বস্ত পরীক্ষকদের কাছ থেকে বাস্তব ব্যবহারের তথ্য সংগ্রহ করা হবে। এরপর পেইড API গ্রাহক ও Google AI Ultra গ্রাহকদের জন্য অ্যাক্সেস শুরু করার কথা রয়েছে, তারপর আরও বিস্তৃত ব্যবহারকারীদের কাছে মডেলটি পৌঁছাবে। অর্থাৎ ঘোষণার মুহূর্তেই Gemini 4 Argon সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য উন্মুক্ত নয়।

Gemini 4 Argon-এর আগমন দেখাচ্ছে, এআই মডেলের প্রতিযোগিতা এখন শুধু প্রশ্নের দ্রুত উত্তর বা সাধারণ কোড লেখার মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকছে না। দীর্ঘ সময় ধরে চলা জটিল সফটওয়্যার প্রকল্প, গবেষণা, ব্যবসায়িক নথি এবং সাইবার নিরাপত্তার মতো বাস্তব কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পন্ন করার সক্ষমতা ক্রমেই গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। তবে Argon-এর প্রকৃত সক্ষমতা ও নির্ভরযোগ্যতা মূল্যায়নে স্বাধীন পরীক্ষার ফল এবং বৃহত্তর ব্যবহারকারীদের বাস্তব অভিজ্ঞতাও গুরুত্বপূর্ণ হবে।

ℹ️ আরও কন্টেন্ট নিয়মিত পেতে- ফেসবুক পেজে যুক্ত থাকুন!

ℹ️ ভিডিও আকারে কনটেন্ট নিয়মিত পেতে –ইউটিউব চ্যানেল সাবস্ক্রাইব করুন!