NVIDIA লাইসেন্স-নিরাপদ AI মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ওপেন সোর্স টুলস প্রকাশ করেছে
Peter Zhang ফেব্রুয়ারি ০৫, ২০২৬ ১৮:২৭
NVIDIA-র NeMo Data Designer ডেভেলপারদের লাইসেন্সিং সমস্যা বা বিশাল ডেটাসেট ছাড়াই AI ডিস্টিলেশনের জন্য সিন্থেটিক ডেটা পাইপলাইন তৈরি করতে সক্ষম করে।
NVIDIA লাইসেন্স-সম্মত সিন্থেটিক ডেটা পাইপলাইন তৈরির জন্য একটি বিস্তারিত কাঠামো প্রকাশ করেছে, যা AI উন্নয়নের সবচেয়ে জটিল সমস্যাগুলির একটির সমাধান করে: বাস্তব-বিশ্বের ডেটা দুর্লভ, সংবেদনশীল বা আইনত অস্পষ্ট হলে বিশেষায়িত মডেলগুলি কীভাবে প্রশিক্ষণ দিতে হয়।
এই পদ্ধতিটি NVIDIA-র ওপেন-সোর্স NeMo Data Designer-কে OpenRouter-র ডিস্টিলেবল এন্ডপয়েন্টের সাথে একত্রিত করে এমন প্রশিক্ষণ ডেটাসেট তৈরি করে যা পরবর্তীতে সম্মতি সমস্যা সৃষ্টি করবে না। ডেটা লাইসেন্সিং নিয়ে আইনি পর্যালোচনায় আটকে থাকা এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য, এটি উন্নয়ন চক্র থেকে সপ্তাহখানেক সময় কমাতে পারে।
এখন এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ
Gartner পূর্বাভাস দিয়েছে যে সিন্থেটিক ডেটা ২০৩০ সালের মধ্যে AI প্রশিক্ষণে প্রকৃত ডেটাকে ছাপিয়ে যেতে পারে। এটি অতিরঞ্জিত নয়—সাম্প্রতিক শিল্প সমীক্ষা অনুসারে, ৬৩% এন্টারপ্রাইজ AI নেতারা ইতিমধ্যে তাদের কর্মপ্রবাহে সিন্থেটিক ডেটা অন্তর্ভুক্ত করেছেন। Microsoft-র Superintelligence টিম ২০২৬ সালের জানুয়ারির শেষে ঘোষণা করেছে যে তারা পরবর্তী প্রজন্মের মডেল উন্নয়নের জন্য তাদের Maia 200 চিপের সাথে অনুরূপ কৌশল ব্যবহার করবে।
NVIDIA যে মূল সমস্যার সমাধান করে: সবচেয়ে শক্তিশালী AI মডেলগুলিতে লাইসেন্সিং বিধিনিষেধ রয়েছে যা প্রতিযোগী মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য তাদের আউটপুট ব্যবহার নিষিদ্ধ করে। নতুন পাইপলাইন API স্তরে "ডিস্টিলেবল" সম্মতি প্রয়োগ করে, যার অর্থ ডেভেলপাররা দুর্ঘটনাক্রমে তাদের প্রশিক্ষণ ডেটাকে আইনত সীমাবদ্ধ কন্টেন্ট দিয়ে দূষিত করে না।
পাইপলাইন আসলে কী করে
প্রযুক্তিগত কর্মপ্রবাহ সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশনকে তিনটি স্তরে ভাগ করে। প্রথমত, স্যাম্পলার কলামগুলি নিয়ন্ত্রিত বৈচিত্র্য প্রবেশ করায়—পণ্য বিভাগ, মূল্য সীমা, নামকরণ সীমাবদ্ধতা—LLM এলোমেলোতার উপর নির্ভর না করে। দ্বিতীয়ত, LLM-জেনারেটেড কলামগুলি সেই বীজগুলির উপর শর্তযুক্ত প্রাকৃতিক ভাষার কন্টেন্ট তৈরি করে। তৃতীয়ত, একটি LLM-as-a-judge মূল্যায়ন প্রশিক্ষণ সেটে প্রবেশের আগে নির্ভুলতা এবং সম্পূর্ণতার জন্য আউটপুটগুলি স্কোর করে।
NVIDIA-র উদাহরণ একটি ছোট বীজ ক্যাটালগ থেকে পণ্য Q&A জোড়া তৈরি করে। একটি সোয়েটার বর্ণনা "আংশিকভাবে নির্ভুল" হিসাবে ফ্ল্যাগ করা হতে পারে যদি মডেলটি উৎস ডেটাতে নেই এমন উপকরণের হ্যালুসিনেশন করে। সেই মান নিয়ন্ত্রণ গুরুত্বপূর্ণ: আবর্জনা সিন্থেটিক ডেটা আবর্জনা মডেল তৈরি করে।
পাইপলাইনটি Nemotron 3 Nano-তে চলে, NVIDIA-র হাইব্রিড Mamba MOE রিজনিং মডেল, OpenRouter-র মাধ্যমে DeepInfra-তে রুট করা হয়। সবকিছু ডিক্লারেটিভ থাকে—কোডে স্কিমা সংজ্ঞায়িত, Jinja দিয়ে প্রম্পট টেমপ্লেট করা, Pydantic মডেলের মাধ্যমে আউটপুট স্ট্রাকচার্ড।
বাজারের প্রভাব
সিন্থেটিক ডেটা জেনারেশন বাজার ২০২২ সালে $৩৮১ মিলিয়নে পৌঁছেছিল এবং ২০২৮ সালের মধ্যে $২.১ বিলিয়নে পৌঁছানোর অনুমান করা হচ্ছে, বার্ষিক ৩৩% বৃদ্ধি পাচ্ছে। এই পাইপলাইনগুলির উপর নিয়ন্ত্রণ ক্রমবর্ধমানভাবে প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান নির্ধারণ করে, বিশেষত রোবোটিক্স এবং স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমের মতো ফিজিক্যাল AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে যেখানে বাস্তব-বিশ্বের প্রশিক্ষণ ডেটা সংগ্রহের খরচ লক্ষ লক্ষ।
ডেভেলপারদের জন্য, তাৎক্ষণিক মূল্য হল ঐতিহ্যগত বাধা বাইপাস করা: ডোমেইন-নির্দিষ্ট মডেল তৈরি করতে আপনার আর বিশাল মালিকানা ডেটাসেট বা বর্ধিত আইনি পর্যালোচনার প্রয়োজন নেই। একই প্যাটার্ন এন্টারপ্রাইজ সার্চ, সাপোর্ট বট এবং অভ্যন্তরীণ টুলগুলিতে প্রযোজ্য—যেখানে বিশেষায়িত ডেটা সংগ্রহ বাজেট ছাড়াই আপনার বিশেষায়িত AI প্রয়োজন।
সম্পূর্ণ বাস্তবায়ন বিবরণ এবং কোড NVIDIA-র GenerativeAIExamples GitHub রিপোজিটরিতে উপলব্ধ।
ছবির উৎস: Shutterstock- nvidia
- সিন্থেটিক ডেটা
- ai প্রশিক্ষণ
- nemo
- মেশিন লার্নিং
