কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত প্রযুক্তি ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) মডেলের আকার কমানোর নতুন পদ্ধতি প্রকাশিত হয়েছে। গবেষকরা দেখিয়েছেন যে, এই পদ্ধতি প্রচলিত মডেলগুলোর তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম প্যারামিটার ব্যবহার করে একই স্তরের নির্ভুলতা বজায় রাখতে পারে।
এই পদ্ধতি মূলত কোয়ান্টাম মেকানিক্সের সুপারপজিশন ও এনট্যাংলমেন্টের নীতি ব্যবহার করে মডেলের ওজন ও সংযোগের পুনর্গঠন করে। প্রচলিত প্রুনিং পদ্ধতির তুলনায়, কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত অ্যালগরিদম দ্রুত সেরা সংযোজন খুঁজে পায় এবং অপ্রয়োজনীয় নোডগুলোকে কার্যকরভাবে বাদ দেয়।
পরীক্ষা পর্যায়ে, গবেষকরা বেশ কয়েকটি বড় ভাষা মডেল ও চিত্র শনাক্তকরণ নেটওয়ার্কে এই কৌশল প্রয়োগ করেছেন। ফলস্বরূপ, মডেলের মোট প্যারামিটারের প্রায় ২৫% থেকে ৪০% পর্যন্ত হ্রাস পেয়েছে, একই সাথে টেস্ট ডেটার উপর নির্ভুলতা ১% থেকে ২% এর মধ্যে পরিবর্তন না দেখিয়ে।
কম্পিউটেশনাল দিক থেকে, মডেল সংকোচনের ফলে ইনফারেন্স সময়ে উল্লেখযোগ্য হ্রাস দেখা গেছে। বিশেষ করে মোবাইল ও এজ ডিভাইসের মতো সীমিত সম্পদযুক্ত প্ল্যাটফর্মে, এই পদ্ধতি মডেল চালানোর গতি দ্বিগুণের কাছাকাছি বৃদ্ধি করেছে। ফলে শক্তি খরচ কমে এবং ব্যাটারি লাইফ বাড়ে।
কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত পদ্ধতির আরেকটি সুবিধা হল এর স্কেলেবিলিটি। গবেষকরা উল্লেখ করেছেন যে, মডেলের আকার যত বড় হোক না কেন, অ্যালগরিদমের কার্যকারিতা বজায় থাকে এবং অতিরিক্ত প্রশিক্ষণ ডেটা প্রয়োজন হয় না। ফলে বিদ্যমান মডেলকে পুনরায় প্রশিক্ষণ না করেও সরাসরি প্রয়োগ করা সম্ভব।
এই প্রযুক্তি উন্নয়নের পেছনে কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের সরাসরি ব্যবহার নয়, বরং কোয়ান্টাম তত্ত্বের গাণিতিক কাঠামোকে ক্লাসিক্যাল হার্ডওয়্যারে অনুকরণ করা হয়েছে। ফলে বিশেষায়িত কোয়ান্টাম হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন ছাড়াই, সাধারণ GPU বা CPU-তে এই পদ্ধতি চালানো যায়।
প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, গবেষকরা কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত অপ্টিমাইজারকে প্রচলিত গ্রেডিয়েন্ট‑ডেসেন্টের বিকল্প হিসেবে উপস্থাপন করেছেন। এই অপ্টিমাইজার মডেলের ল্যান্ডস্কেপে দ্রুত সঠিক সমাধান খুঁজে পায়, ফলে প্রশিক্ষণ সময় কমে এবং মডেল ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকি হ্রাস পায়।
শিক্ষা ও গবেষণা ক্ষেত্রেও এই পদ্ধতির প্রভাব বড়। বড় মডেল ব্যবহার করে গবেষণা করা প্রতিষ্ঠানগুলো এখন কম সম্পদে একই ফলাফল পেতে পারে, যা গবেষণার খরচ কমিয়ে দেয়। একই সঙ্গে, ছোট দলগুলোও উচ্চমানের এআই সেবা তৈরি করতে সক্ষম হবে।
অর্থনৈতিক দৃষ্টিকোণ থেকে, মডেল সংকোচন ক্লাউড সেবার খরচ কমাতে সহায়তা করবে। কম মেমরি ও কম ব্যান্ডউইথ প্রয়োজনের ফলে ডেটা সেন্টারের শক্তি ব্যবহার হ্রাস পাবে এবং পরিবেশগত প্রভাবও কমবে।
এই পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা এখনও কিছু ক্ষেত্রে দেখা যায়। বিশেষ করে অত্যন্ত জটিল কাজের জন্য, সংকোচনের পর নির্ভুলতার ক্ষুদ্র হ্রাস হতে পারে, যা অতিরিক্ত টিউনিং প্রয়োজন করে। তবে গবেষকরা ভবিষ্যতে এই সমস্যার সমাধানে আরও উন্নত কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত কৌশল বিকাশের পরিকল্পনা প্রকাশ করেছেন।
সামগ্রিকভাবে, কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত মডেল সংকোচন এআই প্রযুক্তির একটি নতুন দিক উন্মোচন করেছে, যা মডেলের দক্ষতা বাড়িয়ে ব্যবহারিক প্রয়োগকে আরও বিস্তৃত করে তুলবে। এই অগ্রগতি এআই শিল্পের ভবিষ্যৎ গঠনে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে।
আপনার মতামত কী? আপনি কি মনে করেন, কোয়ান্টাম‑অনুপ্রাণিত পদ্ধতি এআই মডেলের ব্যবহারিকতা বাড়াতে পারে, নাকি আরও গবেষণার প্রয়োজন?
