Tony Kim
Dec 23, 2025 21:56
Character.ai বৃহৎ-পরিসরের প্রি-ট্রেনিং অপটিমাইজ করার জন্য উদ্ভাবনী পদ্ধতি প্রকাশ করেছে, যা Squinch, ডায়নামিক ক্ল্যাম্পিং এবং Gumbel Softmax এর মতো কৌশলগুলিতে ফোকাস করে, AI মডেল প্রশিক্ষণে দক্ষতা বৃদ্ধির জন্য।
Character.ai, AI ক্ষেত্রের একটি উল্লেখযোগ্য খেলোয়াড়, সম্প্রতি বৃহৎ-পরিসরের ট্রান্সফরমার প্রশিক্ষণ অপটিমাইজ করার জন্য তার প্রাথমিক প্রচেষ্টার অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করেছে। Character.AI Blog অনুসারে, কোম্পানিটি, যা পরবর্তীতে ওপেন-সোর্স মডেল ফাউন্ডেশনে তার ফোকাস স্থানান্তরিত করেছে, মূলত প্রশিক্ষণের দক্ষতা এবং গতি বৃদ্ধির জন্য বিভিন্ন কৌশল অন্বেষণ করেছিল।
গ্রেডিয়েন্ট কম্প্রেশন: Squinch
Character.ai এর প্রচেষ্টায় হাইলাইট করা মূল উদ্ভাবনগুলির মধ্যে একটি হল Squinch নামে পরিচিত একটি গ্রেডিয়েন্ট কম্প্রেশন অ্যালগরিদম। সহ-প্রতিষ্ঠাতা Noam Shazeer দ্বারা উন্নত, এই ৬-বিট কম্প্রেশন কৌশলটি মডেল নির্ভুলতা বজায় রেখে বিতরণকৃত প্রশিক্ষণের সময় যোগাযোগ ব্যান্ডউইথ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। অ্যালগরিদমটি কার্যকরভাবে গ্রেডিয়েন্টগুলিকে প্রতি উপাদান ৬ বিটে কম্প্রেস করে, প্রশিক্ষণ ক্লাস্টারগুলির ব্যান্ডউইথ ব্যবহার অপটিমাইজ করে।
প্রিসিশন রেগুলারাইজেশন: Attention Z-Reg
Character.ai এছাড়াও Attention Z-Reg উন্নত করেছে, একটি রেগুলারাইজেশন পদ্ধতি যা সংখ্যাসূচক স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে অ্যাটেনশন লজিটগুলিতে প্রয়োগ করা হয়। এই কৌশলটি bfloat16 উপস্থাপনার নির্ভুলতা বজায় রাখতে সহায়তা করে, যা বৃহৎ মডেলগুলির প্রশিক্ষণ অপটিমাইজ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
কোয়ান্টাইজেশন স্থিতিশীলতা: ডায়নামিক ক্ল্যাম্পিং
ডায়নামিক ক্ল্যাম্পিং হল আরেকটি কৌশল যা কোয়ান্টাইজেশন স্থিতিশীলতা বৃদ্ধির জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি ইনপুট ওজনের রুট মিন স্কয়ারের উপর ভিত্তি করে ক্ল্যাম্পিং পরিসীমা গতিশীলভাবে গণনা করে ছোট অ্যাক্টিভেশন মানগুলিকে শূন্যে পতিত হওয়া থেকে রোধ করে। এই পদ্ধতি কোয়ান্টাইজেশন ত্রুটি হ্রাস করে প্রশিক্ষণ স্থিতিশীলতা উন্নত করে।
দক্ষ অ্যাটেনশন API: ভিজিবিলিটি মাস্ক
ভিজিবিলিটি মাস্কের প্রবর্তন, প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্সের সময় আন্তঃ-টোকেন সম্পর্ক উপস্থাপনের জন্য একটি টুল, প্রশিক্ষণ সিস্টেমের দক্ষতা উন্নত করেছে। এই API ব্যাচের মধ্যে অ্যাটেনশন পরিসীমা পরিচালনা করতে সাহায্য করে, ট্রি-স্ট্রাকচার্ড ডকুমেন্ট সম্পর্ক এবং দ্বিমুখী অ্যাটেনশন সমর্থন করে।
ডিস্টিলেশন অপটিমাইজেশন: Gumbel Softmax
মডেল ডিস্টিলেশনের ক্ষেত্রে, Character.ai শিক্ষক মডেলের বিশ্বস্ততা বজায় রেখে স্টোরেজ এবং ব্যান্ডউইথ খরচ কমাতে Gumbel Softmax কৌশল ব্যবহার করেছে। এই পদ্ধতিতে শিক্ষক মডেল আউটপুটের উপসেট নমুনা নেওয়া জড়িত, আরও দক্ষ ছাত্র মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সফট টার্গেট মানগুলি সংরক্ষণ করে।
Character.ai এর প্রি-ট্রেনিং অপটিমাইজ করার প্রচেষ্টা আরও দক্ষ AI মডেল প্রশিক্ষণের পথ প্রশস্ত করেছে, এমনকি কোম্পানিটি ওপেন-সোর্স মডেলগুলির জন্য পোস্ট-ট্রেনিং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের দিকে স্থানান্তরিত হচ্ছে। Squinch এবং Gumbel Softmax সহ এই কৌশলগুলি AI দক্ষতা এবং স্কেলেবিলিটি অগ্রসর করার জন্য কোম্পানির প্রতিশ্রুতি তুলে ধরে।
ছবির উৎস: Shutterstock
সূত্র: https://blockchain.news/news/character-ai-unveils-efficient-techniques-for-large-scale-pretraining
