ফুগু আল্ট্রা – রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ এবং AI সার্বভৌমত্বের জন্য চাপ স্টার্টআপগুলির জন্য নতুন সুযোগ তৈরি করছে যা AI শিল্পের প্রভাবশালী খেলোয়াড়দের চ্যালেঞ্জ করতে চাইছে। এই সপ্তাহের শুরুর দিকে, জাপানি স্টার্টআপ সাকানা ফুগু নামে একটি নতুন মাল্টি-এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন সিস্টেম চালু করেছে যা ডেভেলপার এবং এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য বিক্রেতা লক-ইন এবং রপ্তানি বিধিনিষেধের বিরুদ্ধে তাদের AI ক্ষমতা জোরদার করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
‘পাফারফিশ’-এর জন্য জাপানি শব্দের নামানুসারে, ফুগু ঐতিহ্যগত একশিলা মডেল কাঠামো থেকে ভিন্ন পদ্ধতি গ্রহণ করে। এটি একটি এআই সিস্টেম যা গতিশীলভাবে ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলিকে বিশেষ এআই এজেন্টের একটি অদলবদলযোগ্য পুলে পাঠায়, সাকানা অনুসারে। ফুগুকে এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোগুলির জন্য আরও নির্ভরযোগ্য বিকল্প হিসাবে বিল করা হয়েছে কারণ এই এজেন্টগুলি কোনও একক বড় ভাষা মডেল (LLM) দ্বারা চালিত হয় না এবং পরিবর্তে, বিভিন্ন প্রদানকারী থেকে একাধিক LLM অর্কেস্ট্রেট করে৷
এটি নিশ্চিত করে যে যদি একজন মডেল প্রদানকারী একটি বিভ্রাটের সম্মুখীন হয় বা হঠাৎ নিয়ন্ত্রক বিধিনিষেধের সম্মুখীন হয়, তবে ফুগু কেবলমাত্র বিঘ্ন এড়াতে বিভিন্ন LLM-তে প্রশ্নগুলিকে রুট করবে। উন্নত এআই সিস্টেমে মার্কিন রপ্তানি নিয়ন্ত্রণের আলোকে এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক প্রমাণিত হতে পারে। এই মাসের শুরুর দিকে, অ্যানথ্রপিকের ক্লাউড ফেবল 5 এবং মিথোস 5 মডেলগুলি নতুন বিধিনিষেধের অধীন হয়ে পড়ে, জাতীয় নিরাপত্তার উদ্বেগ উল্লেখ করে মার্কিন বাণিজ্য বিভাগের নির্দেশনা অনুসরণ করে এআই স্টার্টআপ বিদেশী নাগরিকদের জন্য মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস বন্ধ করতে বাধ্য হয়েছিল।
সাকানার সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা ডেভিড হা, X-এর একটি পোস্টে লিখেছেন, “আমরা প্রমাণ করছি যে অদলবদলযোগ্য এজেন্টগুলির একটি সুসজ্জিত পুল Fable এবং Mythos-এর মতো সীমাবদ্ধ ফ্রন্টিয়ার মডেলের সাথে মিলতে পারে।” “জাতীয় অবকাঠামোর জন্য একটি একক কোম্পানির মডেলের উপর নির্ভর করা একটি বিশাল ঝুঁকি৷ সাম্প্রতিক রপ্তানি নিয়ন্ত্রণগুলি দেখায় যে রাতের উপরে রপ্তানি নিয়ন্ত্রণগুলি অদৃশ্য হয়ে যেতে পারে৷
সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তা হল ক্ষমতার এই কেন্দ্রীকরণের বিরুদ্ধে ব্যবহারিক হেজ। ফুগু কেবলমাত্র একটি সম্পূর্ণ অদলবদলযোগ্য এজেন্ট পুলের উপর নির্ভর করে বিক্রেতার নিষেধাজ্ঞাগুলির চারপাশে রুট করে,” হা আরও বলেন। ফুগু-এর হুডের অধীনে একটি স্বতন্ত্র ফাউন্ডেশনাল এআই মডেলের বিপরীতে, ফুগু একটি মাল্টি-এজেন্ট সমন্বয়কারী হিসাবে কাজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যা “শক্তিশালী মডেলের বৈচিত্র্যপূর্ণ পুলের” উপর নির্ভর করে, সাকানা অনুসারে।
“ফুগু নিজেই একজন এলএলএম, একটি এজেন্ট পুলে বিভিন্ন এলএলএম কল করার জন্য প্রশিক্ষিত, যার মধ্যে নিজেই পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে উদাহরণ রয়েছে,” কোম্পানিটি তার প্রযুক্তিগত রিলিজে বলেছে। যখন একজন ব্যবহারকারী একটি অনুরোধ করে, ফুগু নিজে থেকে কাজটি সম্পূর্ণ করার চেষ্টা করে না।
পরিবর্তে, এটি সমস্যাটিকে সাব-টাস্কে বিভক্ত করে, তাদের LLM-চালিত AI এজেন্টদের একটি পুলে অর্পণ করে, কাজটি যাচাই করে এবং চূড়ান্ত আউটপুট সংশ্লেষণ করে। এইভাবে, ফুগু স্বায়ত্তশাসিতভাবে মডেল নির্বাচনের সম্পূর্ণ প্রক্রিয়া পরিচালনা করে এবং শেখা সমন্বয় কৌশলগুলির মাধ্যমে তাদের কাজ যাচাই করে।
গল্পটি এই বিজ্ঞাপনের নীচে চলতে থাকে ব্যবহারকারীরা সরাসরি মাল্টি-এজেন্ট ঝাঁকের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে না, পরিবর্তে এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড অ্যাপ্লিকেশন প্রোগ্রামিং ইন্টারফেস (API) এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করে। যদিও সাকানা বলেছেন যে ফুগু একাধিক এলএলএম বা “বিশেষায়িত মডেল” এর উপর নির্ভর করে, কোম্পানি প্রকাশ করেনি কতগুলি মডেল জড়িত।
ফুগু যে নির্দিষ্ট মডেলগুলি নির্বাচন করে এবং এটি কীভাবে তাদের সমন্বয় করে তাও অস্পষ্ট, সাকানা বলে যে ‘মালিকানা’ রাউটিং তথ্য ডিজাইনের মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে লুকানো থাকে। যাইহোক, কর্পোরেট গোপনীয়তা মানগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করার জন্য বিকাশকারীদের তাদের রাউটিং পুল থেকে নির্দিষ্ট মডেল বা প্রদানকারীদের বাদ দেওয়ার বিকল্প রয়েছে৷ উপরন্তু, ব্যবহারকারীরা ভবিষ্যতের এআই সিস্টেমের জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা হিসাবে তাদের প্রম্পট ব্যবহার করা থেকে অপ্ট-আউট করতে পারেন।
বেঞ্চমার্ক পারফরম্যান্স যখন এজেন্টিক কাজের থার্ড-পার্টি বেঞ্চমার্কে মূল্যায়ন করা হয়, তখন সাকানা দাবি করেন যে ফুগু আল্ট্রা ফ্রন্টিয়ার এআই মডেলের আউটপুট মানের সাথে মিলেছে, যার মধ্যে রয়েছে ক্লড ফেবল 5 এবং মিথোস 5। গল্পটি ফুগু এবং ফুগু আল্ট্রার এই বিজ্ঞাপনের বেঞ্চমার্ক চার্টের নীচে অব্যাহত রয়েছে।
(ছবি: সাকানা এআই) ফুগু এবং ফুগু আল্ট্রার বেঞ্চমার্ক চার্ট। (চিত্র: সাকানা এআই) লাইভকোডবেঞ্চে, একটি ওপেন-সোর্স বেঞ্চমার্ক টেস্টিং কোডিং কর্মক্ষমতা, উভয়ই ফুগু (92.
9) এবং ফুগু আল্ট্রা (93. 2) ক্লদ ফেবেল 5 এর চেয়ে বেশি স্কোর অর্জন করেছে।
উভয় মডেলই (95. 5) GPQA-D (ডায়মন্ড) তে পূর্বের ক্লড মিথোস প্রিভিউ মডেলকে (94. 6) পরাজিত করেছে, যা জীববিজ্ঞান, পদার্থবিদ্যা এবং রসায়নে 198টি স্নাতক-স্তরের বহুনির্বাচনী প্রশ্নগুলির পরীক্ষা।
দাম এবং প্রাপ্যতা সাকানা বলেছে যে ব্যবহারকারীরা ফুগুর দুটি রূপের মধ্যে বেছে নিতে পারেন। যদিও ফুগু একটি উচ্চ-গতিসম্পন্ন, কম লেটেন্সি ডিফল্ট মডেল যা দৈনন্দিন কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, Fugu আল্ট্রা AI এজেন্টদের গভীর পুল সমন্বয় করে AI গবেষণা, সাইবার নিরাপত্তা বিশ্লেষণ এবং বহু-ধাপে পেটেন্ট তদন্তের মতো জটিল, উচ্চ-স্টেকের কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম।
উল্লেখযোগ্যভাবে, ফুগু একটি উন্মুক্ত এআই সিস্টেম নয়। এটি একটি বাণিজ্যিক, মালিকানাধীন API পরিষেবা হিসাবে দেওয়া হয়।
স্ট্যান্ডার্ড ফুগু মডেলটি সক্রিয় করা নির্দিষ্ট অন্তর্নিহিত মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে গতিশীল হার সহ একটি পে-অ্যাস-ইউ-গো প্ল্যানের মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য। অন্যদিকে, ফুগু আল্ট্রা প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে $5 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন $30 থেকে শুরু করে একটি নির্দিষ্ট মূল্যের কাঠামো নিয়ে আসে।
এই বিজ্ঞাপনের নিচে গল্প চলতে থাকে


