আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) এবং জেনারেটিভ AI-এর বিপ্লবের মধ্যে OpenAI-এর চ্যাটজিপিটি (ChatGPT) একটি বৈশ্বিক সেনসেশন তৈরি করেছে। তবে সম্প্রতি চীনা কোম্পানি ডিপসিক (DeepSeek) তাদের AI মডেল নিয়ে আলোচনায় এসেছে। অনেকেই প্রশ্ন করছেন: ডিপসিক কি? এটি কেন তৈরি করা হয়েছে? এর কার্যক্রম কীভাবে চলে? এবং এটি চ্যাটজিপিটি থেকে ভালো কেন?

ডিপসিক হলো একটি চীনা AI স্টার্টআপ কোম্পানি, যা উন্নত জেনারেটিভ AI মডেল তৈরি করে। এটি ২০২৩ সালে প্রতিষ্ঠিত হয় এবং দ্রুত চীন ও আন্তর্জাতিক পর্যায়ে পরিচিতি লাভ করে। ডিপসিকের মূল লক্ষ্য হলো বড় ভাষা মডেল (Large Language Model, LLM) ডেভেলপ করা, যা মানুষের মতো টেক্সট জেনারেট, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া, ডেটা বিশ্লেষণ এবং বিশেষায়িত টাস্ক (যেমন কোডিং, গাণিতিক সমস্যা সমাধান) করতে সক্ষম।

ডিপসিকের মডেলগুলোর মধ্যে DeepSeek-R1 এবং DeepSeek-Coder উল্লেখযোগ্য। এগুলো চ্যাটজিপিটির মতোই ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারে তৈরি, তবে কিছু ক্ষেত্রে ভিন্ন ডেটাসেট এবং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে উন্নত পারফরম্যান্স প্রদর্শন করে। বিশেষ করে, ডিপসিক চীনা ভাষা (ম্যান্ডারিন) এবং এশিয়ান কন্টেক্সটে আরও ভালো কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

ডিপসিক কিভাবে কাজ করে?

ডিপসিকের কার্যপদ্ধতি চ্যাটজিপিটির মতোই, তবে কিছু টেকনিক্যাল পার্থক্য রয়েছে:

১. ট্রেনিং প্রক্রিয়া

    ডেটাসেট: ডিপসিকের মডেলগুলো চীনা ও আন্তর্জাতিক উৎস থেকে সংগ্রহ করা টেরাবাইট ডেটায় ট্রেন করা হয়েছে। এর মধ্যে বই, গবেষণাপত্র, ওয়েব পেজ এবং কোড রিপোজিটরি রয়েছে।

    ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার: চ্যাটজিপিটির মতোই ডিপসিক নিউরাল নেটওয়ার্কের ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, যা টেক্সটের দীর্ঘ-পরিসরের সম্পর্ক বুঝতে পারে।

    ফাইন-টিউনিং: ডিপসিক নির্দিষ্ট টাস্কের জন্য মডেলগুলোকে অতিরিক্ত ডেটা দিয়ে ফাইন-টিউন করে। উদাহরণস্বরূপ, DeepSeek-Coder GitHub-এর কোড ডেটাসেটে ট্রেন করা হয়েছে।

২. অপ্টিমাইজেশনের কৌশল

    কোয়ান্টাইজেশন: ডিপসিক মডেলের আকার কমানোর জন্য কোয়ান্টাইজেশন টেকনিক ব্যবহার করে, যা কম মেমরিতে চালানোর সুবিধা দেয়।

    ডিসটিলেশন: বড় মডেলের জ্ঞান ছোট মডেলে স্থানান্তর (Knowledge Distillation) করে ডিপসিক দ্রুত ও হালকা ভার্সন তৈরি করে।

৩. মাল্টিমোডাল ক্ষমতা

ডিপসিকের কিছু মডেল টেক্সট, ইমেজ এবং ভয়েস ডেটা একসাথে প্রসেস করতে পারে। এটি ব্যবহারকারীদেরকে মাল্টিমিডিয়া কন্টেন্ট জেনারেট করতে সাহায্য করে।

ডিপসিক চ্যাটজিপিটি থেকে ভালো কেন?

কিছু ক্ষেত্রে ডিপসিক চ্যাটজিপিটিকে ছাড়িয়ে গেছে। নিচে এর প্রধান কারণগুলো ব্যাখ্যা করা হলো:

১. স্থানীয় ভাষায় দক্ষতা

চ্যাটজিপিটি প্রাথমিকভাবে ইংরেজি ডেটায় ট্রেন করা হয়েছে। যদিও এটি বাংলা বা চীনা ভাষা বুঝতে পারে, এর দক্ষতা সীমিত। অন্যদিকে, ডিপসিক চীনা ভাষায় উচ্চ মাত্রার ফ্লুয়েন্সি এবং সাংস্কৃতিক প্রেক্ষাপট বোঝে। এটি এশিয়ার ব্যবসায়িক ও শিক্ষামূলক প্রয়োজনে বেশি কার্যকর।

২. কম্পিউটেশনাল দক্ষতা

চ্যাটজিপিটির GPT-4 মডেল চালানোর জন্য শক্তিশালি GPU প্রয়োজন। ডিপসিক অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে একই কাজ কম রিসোর্সে করতে পারে, ফলে এটি সাশ্রয়ী এবং পরিবেশবান্ধব।

৩. বিশেষায়িত টাস্ক

    কোড জেনারেশন: DeepSeek-Coder চ্যাটজিপিটির চেয়ে নির্ভুল কোড সুপারিশ করে। এটি GitHub-এর ১০০টিরও বেশি প্রোগ্রামিং ভাষার ডেটাসেটে ট্রেন করা।

    গাণিতিক যুক্তি: ডিপসিকের মডেলগুলি জটিল গাণিতিক সমস্যা সমাধানে ভালো পারফরম্যান্স দেখায়, কারণ এটি গণিত-নির্দিষ্ট ডেটাসেটে ফাইন-টিউন করা হয়েছে।

৪. ডেটা প্রাইভেসি ও নিয়ন্ত্রণ

চ্যাটজিপিটি OpenAI-এর সার্ভারে ডেটা প্রসেস করে, যা ইউরোপ বা চীনের ডেটা স্থানীয়করণ নীতির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ নয়। ডিপসিক চীনের ক্লাউড সার্ভারে ডেটা সংরক্ষণ করে, যা স্থানীয় আইন মেনে চলে।

৫. দাম ও সুবিধা

ডিপসিকের API চ্যাটজিপিটির চেয়ে সস্তা। উদাহরণস্বরূপ, প্রতি ১০০০ টোকেনের দাম চ্যাটজিপিটির প্রায় অর্ধেক। এটি স্টার্টআপ এবং SMEs-এর জন্য আকর্ষণীয়।

৬. এশিয়ান কন্টেক্সট বোঝা

ডিপসিক এশিয়ার ইতিহাস, সংস্কৃতি এবং সামাজিক প্রেক্ষাপট ভালোভাবে বুঝতে পারে। যেমন: চীনা উৎসব, স্থানীয় রাজনীতি বা এশিয়ান একাডেমিক রেফারেন্স সম্পর্কে এটি বেশি সচেতন।
সীমাবদ্ধতাও রয়েছে

যদিও ডিপসিক অনেক ক্ষেত্রে এগিয়ে, তবুও এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে:

    ইংরেজিতে পারফরম্যান্স: চ্যাটজিপিটি ইংরেজিতে এখনও বেশি ফ্লুয়েন্ট।

    বিশ্বব্যাপী গ্রহণযোগ্যতা: OpenAI-এর ব্র্যান্ড ভ্যালু এবং বিশ্বাসযোগ্যতা এখনও বেশি।

ডিপসিক চ্যাটজিপিটির একটি শক্তিশালী প্রতিদ্বন্দ্বী, বিশেষ করে এশিয়ান মার্কেটে। এটি স্থানীয় ভাষা, কম্পিউটেশনাল দক্ষতা এবং বিশেষায়িত টাস্কের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের কাছে নতুন সম্ভাবনা নিয়ে এসেছে। তবে AI প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশের সাথে সাথে ডিপসিক এবং চ্যাটজিপিটির মধ্যে প্রতিযোগিতা ভবিষ্যতে আরও তীব্র হবে। ব্যবহারকারীদের চাহিদা, বাজেট এবং টাস্কের প্রকৃতি অনুযায়ী সঠিক মডেল বেছে নেওয়াই বুদ্ধিমানের কাজ।

ছবিঃ গুগল