“ଏକ ଛୋଟ କମ୍ପାନୀ କିପରି ବିଶ୍ୱସ୍ତରୀୟ ବିଶାଳ AI ଭାଷା ମଡେଲ୍ ତିଆରି କରିପାରିଲା?”
ଏକ ଛୋଟ ଷ୍ଟାର୍ଟଅପ୍ କିପରି ଏକ ବିଶାଳ ଭାଷା ମଡେଲ୍ ତିଆରି କଲା?
CLEVI 1.4 ଟ୍ରିଲିୟନ୍ ପାରାମିଟର୍ ଆକାରର Foundation ମଡେଲ୍ ପ୍ରକାଶ କରିବା ପରେ ଏହା ସବୁଠାରୁ ଅଧିକ ପଚରାଯାଇଥିବା ପ୍ରଶ୍ନ ହୋଇଛି।
ଅନେକ କମ୍ପାନୀ ଓପନ୍-ସୋର୍ସ ମଡେଲ୍କୁ କେବଳ ଫାଇନ୍-ଟ୍ୟୁନିଂ କରୁଥିବାବେଳେ, CLEVI ଡାଟା ସଂଗ୍ରହରୁ ଆରମ୍ଭ କରି ମଡେଲ୍ ଡିଜାଇନ୍, ବୃହତ୍ ପରିମାଣର ବିତରିତ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଏବଂ ଗୁଣବତ୍ତା ଯାଞ୍ଚ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସମସ୍ତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ସ୍ୱାଧୀନ ଭାବେ ସମ୍ପାଦନ କରିଛି।
ଏହାର ରହସ୍ୟ ଏବଂ ପ୍ରତିଯୋଗୀତାମୂଳକ ସାମର୍ଥ୍ୟକୁ ନିମ୍ନରେ ବିସ୍ତୃତ ଭାବେ ପରିଚୟ କରାଯାଇଛି।
1. ଏକ ଛୋଟ କମ୍ପାନୀ ଏକ ବିଶାଳ ଭାଷା ମଡେଲ୍ ତିଆରି କରିପାରିବ କି?
2025 ମସିହା ଜୁଲାଇରେ CLEVI ନିଜେ ବିକଶିତ କରିଥିବା ବିଶାଳ ଭାଷା ମଡେଲ୍କୁ ବଜାରରେ ପ୍ରକାଶ କରିବା ପରେ, ଅନେକ ଗ୍ରାହକ (ବ୍ୟବହାରକାରୀ) ଆଶ୍ଚର୍ଯ୍ୟ ଓ ସନ୍ଦେହରେ ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ଦେଲେ। “ଏହା ସତରେ ନିଜସ୍ୱ ବିକାଶ କି?” “ଏହା ଓପନ୍-ସୋର୍ସ ମଡେଲ୍ରେ ସାମାନ୍ୟ ପରିବର୍ତ୍ତନ ନୁହେଁ ତ?”
ବାସ୍ତବରେ, ଦେଶ ଓ ବିଦେଶର ଅନେକ କମ୍ପାନୀ କେବଳ ଓପନ୍-ସୋର୍ସ ମଡେଲ୍ରେ ଟ୍ରାନ୍ସଫର୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ (fine-tuning) କରି ଏହାକୁ ନିଜସ୍ୱ ମଡେଲ୍ ଭାବେ ପ୍ରଚାର କରୁଥିବା ଦେଖାଯାଏ।
କିନ୍ତୁ CLEVI **‘From-scratch Foundation Model’**କୁ ନିଜର ବିଶେଷତା ଭାବେ ଉପସ୍ଥାପନ କରିଛି।
ଅର୍ଥାତ୍, ଡାଟା ସଂଗ୍ରହରୁ ଆରମ୍ଭ କରି ମଡେଲ୍ ଡିଜାଇନ୍, ବୃହତ୍ ପରିମାଣର ବିତରିତ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଏବଂ ଗୁଣବତ୍ତା ଯାଞ୍ଚ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସମସ୍ତ ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ନିଜେ ଡିଜାଇନ୍ ଓ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିଛି।
2. ବିଶାଳ ଭାଷା ମଡେଲ୍ ବିକାଶ କରିବା କାହିଁକି କଷ୍ଟକର
From-Scratch Foundation Modelକୁ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେବା ପାଇଁ ନିମ୍ନୋକ୍ତ ସମସ୍ତ ବିଷୟରେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେବା ଆବଶ୍ୟକ।
ବୃହତ୍ ପରିମାଣର ଉଚ୍ଚ-ଗୁଣବତ୍ତା ଡାଟାସେଟ୍ ଆବଶ୍ୟକ
- ବିବିଧତା: ଭାଷା, ଡୋମେନ୍ ଏବଂ ଫର୍ମାଟ୍ (ଟେକ୍ସ୍ଟ, ଚିତ୍ର ଇତ୍ୟାଦି)ରେ ବିବିଧତା ସୁନିଶ୍ଚିତ କରିବା
- ପରିଶୋଧନ: ନଏଜ୍ ଅପସାରଣ, ଗୁଣବତ୍ତା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ, ଡୁପ୍ଲିକେଟ୍/କ୍ଷତିକାରକ ଡାଟା ଫିଲ୍ଟରିଂ
- ଲାଇସେନ୍ସ: କପିରାଇଟ୍ ଏବଂ ଡାଟା ବ୍ୟବହାର ଅଧିକାର ସ୍ପଷ୍ଟ କରିବା
ବୃହତ୍ ପରିମାଣର କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଇନ୍ଫ୍ରାସ୍ଟ୍ରକ୍ଚର୍
- ଉଚ୍ଚ-କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତାସମ୍ପନ୍ନ GPU/TPU କ୍ଲଷ୍ଟର୍: ହଜାରରୁ ଦଶହଜାର ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ନୋଡ୍ର ଉପକରଣକୁ ଏକତ୍ର କରି ବୃହତ୍ ପରିମାଣର ବିତରିତ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ସମର୍ଥନ କରିବାର ପ୍ରଯୁକ୍ତି
- ଦକ୍ଷ ବିତରିତ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଫ୍ରେମୱର୍କ: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray ଇତ୍ୟାଦି
- ଷ୍ଟୋରେଜ୍/ନେଟୱର୍କ: ବୃହତ୍ ପରିମାଣର ଡାଟା ଇନ୍ପୁଟ୍/ଆଉଟ୍ପୁଟ୍ ଏବଂ ଦ୍ରୁତ ନେଟୱର୍କ ପରିବେଶ
ମଡେଲ୍ ଆର୍କିଟେକ୍ଚର୍ ଡିଜାଇନ୍
- ନୂତନତମ ଆର୍କିଟେକ୍ଚର୍ ପ୍ରତିଫଳନ: Transformer, MoE(Mixture of Experts), ମଲ୍ଟିମୋଡାଲ୍ ଇତ୍ୟାଦି
- ସ୍କେଲେବିଲିଟି: ପାରାମିଟର୍ ସଂଖ୍ୟା, ଲେୟର୍ ସଂଖ୍ୟା, ଇନ୍ପୁଟ୍ ଲମ୍ବ ଇତ୍ୟାଦିର ବିସ୍ତାରକ୍ଷମତା ବିଚାର
- ଦକ୍ଷତା: ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ/ଇନ୍ଫରେନ୍ସ ଗତି ଏବଂ ମେମୋରି ବ୍ୟବହାରର ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍
ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ କୌଶଳ ଏବଂ ଆଲଗୋରିଦମ୍
- ପ୍ରିଟ୍ରେନିଂ ଲକ୍ଷ୍ୟ: ଭାଷା ମଡେଲ୍ (ଉଦାହରଣ: next token prediction), ମଲ୍ଟିମୋଡାଲ୍ (ଉଦାହରଣ: contrastive learning) ଇତ୍ୟାଦି
- ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ପ୍ରଯୁକ୍ତି: mixed precision, gradient accumulation, learning rate schedule ଇତ୍ୟାଦି
- ନର୍ମାଲାଇଜେସନ୍/ସ୍ଥିରତା: dropout, layer norm, weight decay ଇତ୍ୟାଦି
ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ଏବଂ ପ୍ରମାଣୀକରଣ ବ୍ୟବସ୍ଥା
- ବେଞ୍ଚମାର୍କ ସେଟ୍: ମାନକ ଡାଟାସେଟ୍ (Benchmarks) ବ୍ୟବହାର
- ଆଭ୍ୟନ୍ତରୀଣ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ: ପ୍ରକୃତ ବ୍ୟବହାର ପରିସ୍ଥିତି ଆଧାରିତ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ
- ନିରନ୍ତର ମନିଟରିଂ: ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ସମୟରେ/ପରେ ଗୁଣବତ୍ତା, ପକ୍ଷପାତ ଏବଂ ସୁରକ୍ଷା ଯାଞ୍ଚ
ମାନବ ସମ୍ବଳ ଏବଂ ସଂଗଠନୀୟ କ୍ଷମତା
- AI/ML ଗବେଷକ: ମଡେଲ୍ ଡିଜାଇନ୍, ଆଲଗୋରିଦମ୍ ବିକାଶ
- ଡାଟା ଇଞ୍ଜିନିୟର୍: ଡାଟା ସଂଗ୍ରହ/ପରିଶୋଧନ/ପରିଚାଳନା
- ଇନ୍ଫ୍ରାସ୍ଟ୍ରକ୍ଚର୍ ଇଞ୍ଜିନିୟର୍: ବିତରିତ ସିଷ୍ଟମ୍, କ୍ଲାଉଡ୍/ଅନ୍-ପ୍ରେମାଇସେସ୍ ପରିଚାଳନା
- ପ୍ରୋଜେକ୍ଟ ମ୍ୟାନେଜର୍: ସମୟସୂଚୀ, ବଜେଟ୍ ଏବଂ ଗୁଣବତ୍ତା ପରିଚାଳନା
ନୈତିକତା·ଆଇନ·ସୁରକ୍ଷା ବିଚାର
- AI ନୈତିକତା: ପକ୍ଷପାତ, ସୁରକ୍ଷା, ସ୍ୱଚ୍ଛତା ଏବଂ ଦାୟିତ୍ୱବୋଧ
- ଆଇନଗତ ଅନୁପାଳନ: ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ତଥ୍ୟ, କପିରାଇଟ୍ ଏବଂ ଡାଟା ସାର୍ବଭୌମତ୍ୱ
- ସୁରକ୍ଷା: ଡାଟା/ମଡେଲ୍ ଲିକ୍ ପ୍ରତିରୋଧ ଏବଂ ପ୍ରବେଶ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ
ବର୍ତ୍ତମାନ ସମଗ୍ର ବିଶ୍ୱରେ AI ଗବେଷଣା କର୍ମୀଙ୍କ ସଂଖ୍ୟା ପ୍ରାୟ ୨,୦୦୦ ଜଣ ଥିବାବେଳେ, ସେମାନଙ୍କ ମଧ୍ୟରୁ ଅଧିକାଂଶ META, Google, XAI ଇତ୍ୟାଦି ବିଗ୍ ଟେକ୍ କମ୍ପାନୀରେ କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ ଅଛନ୍ତି। ଦେଶ ମଧ୍ୟରେ ଡାଟା ସଂଗ୍ରହ ଠାରୁ ବୃହତ୍ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଇନ୍ଫ୍ରାସ୍ଟ୍ରକ୍ଚର୍ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସବୁକିଛି ନିଜେ ଡିଜାଇନ୍ କରି Foundation ମଡେଲ୍ ତିଆରି କରିପାରୁଥିବା ଟିମ୍ ଅତ୍ୟନ୍ତ ଦୁର୍ଲଭ।
3. ଅଳ୍ପ ମାନବ ସମ୍ବଳରେ ଏକ ବିଶାଳ ଭାଷା ମଡେଲ୍ ତିଆରି କରିବା।
କିନ୍ତୁ CLEVIର CEO ଇହ୍ୱାନ୍ହୋ ଲି “CLEVI”ରେ ବିଶ୍ୱର ସର୍ବଶ୍ରେଷ୍ଠ AI ତିଆରି କରିବାକୁ ସଙ୍କଳ୍ପ କଲେ
ଇହ୍ୱାନ୍ହୋ ଲି ୧୦ ବର୍ଷରୁ ଅଧିକ ସମୟ ଧରି ଡିପ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ଏବଂ ମେସିନ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ଗବେଷଣାର ଅଭିଜ୍ଞତା ଆଧାରରେ, ୩ ବର୍ଷ ପୂର୍ବେ “ବିଶ୍ୱର ସର୍ବଶ୍ରେଷ୍ଠ AI ତିଆରି କରିବି” ଲକ୍ଷ୍ୟ ନେଇ କମ୍ପାନୀ (CLEVI) ପ୍ରତିଷ୍ଠା କରିଥିଲେ।
କମ୍ପାନୀର ନିଜସ୍ୱ ଡାଟା ପାଇପଲାଇନ୍ ନିର୍ମାଣ, ବୃହତ୍ ବିତରିତ ଡିପ୍ ଲର୍ଣ୍ଣିଂ ଇନ୍ଫ୍ରାସ୍ଟ୍ରକ୍ଚର୍ ଡିଜାଇନ୍, ମଡେଲ୍ ଆର୍କିଟେକ୍ଚର୍ ବିକାଶ, ଗୁଣବତ୍ତା ପ୍ରମାଣୀକରଣ ଇତ୍ୟାଦି ସମସ୍ତ ପ୍ରକ୍ରିୟା ନିଜେ ଡିଜାଇନ୍ କରି, Foundation Model ବିକାଶ ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକ କ୍ଷମତା ହାସଲ କରିଛି।
ଅନେକ ପର୍ଯ୍ୟାୟରେ ମଡେଲ୍କୁ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେବାର ଫଳସ୍ୱରୂପ, ବର୍ତ୍ତମାନ ଆମ ପାଖରେ ବିଶ୍ୱସ୍ତରୀୟ ମଡେଲ୍ଗୁଡ଼ିକ ସହ ପ୍ରତିଦ୍ୱନ୍ଦ୍ୱିତା କରିପାରୁଥିବା Clevi-5-x ମଡେଲ୍ ରହିଛି।
ବୃହତ୍ ଭାଷା ମଡେଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ ଭାବରେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେବା ପାଇଁ ଶହରୁ ହଜାର ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ GPUକୁ କ୍ଲଷ୍ଟର୍ରେ ସଂଯୋଗ କରି, ପ୍ରତି ସେକେଣ୍ଡରେ ଦଶ କ୍ୱାଡ୍ରିଲିଅନ୍ରୁ ଅଧିକ ଗଣନା ଏକାସାଥିରେ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରିପାରୁଥିବା ଭିତ୍ତିଭୂମି ଆବଶ୍ୟକ। ଏହି ପ୍ରକ୍ରିୟାରେ, ବୃହତ୍ ବିତରିତ ପରିବେଶରେ ଗଣନା ସମନ୍ୱୟ ଏବଂ ଯୋଗାଯୋଗ ବିଳମ୍ବକୁ ସର୍ବନିମ୍ନ କରିବାର ପ୍ରଯୁକ୍ତି ମୁଖ୍ୟ ଭୂମିକା ନିଭାଏ। ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଦେଶରେ “ସୂକ୍ଷ୍ମ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଆଲଗୋରିଦମ୍” ନଥିବାରୁ ଅଧିକାଂଶ କମ୍ପାନୀ ମଡେଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେଇପାରିନଥିଲେ। କ୍ଲେଭିର ପ୍ରତିନିଧି ଲି ହ୍ୱାନ-ହୋ ଏହି ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ବିତରିତ ଗଣନା ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଆଲଗୋରିଦମ୍ ନିଜେ ବିକଶିତ କରି, ଦେଶରେ ପ୍ରଥମ ଥର ପାଇଁ 1.4 ଟ୍ରିଲିଅନ୍ (1.4 Trillion) ପାରାମିଟର୍ ଆକାରର ବୃହତ୍ ଭାଷା ମଡେଲ୍କୁ ସଫଳତାର ସହ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେଇଛନ୍ତି।
4. ଅଳ୍ପ ସଂଖ୍ୟକ ଡେଭେଲପର୍ଙ୍କ ସହ ବିଭିନ୍ନ ମଡେଲ୍ ବିକଶିତ କରିପାରିବାର କାରଣ
ଅଧିକାଂଶ ବିଗ୍ ଟେକ୍ କମ୍ପାନୀମାନଙ୍କ ପାଖରେ ମଧ୍ୟ ବୃହତ୍ ଭିତ୍ତିଭୂମି ନିୟନ୍ତ୍ରଣ ଏବଂ ଡାଟା ପରିଶୋଧନ ପ୍ରଯୁକ୍ତି ରହିଛି।
ଏହାକୁ ପରିଚାଳନା କରିବା ପାଇଁ ଶହରୁ ହଜାର ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଗବେଷଣା କର୍ମୀ ଆବଶ୍ୟକ।
କିନ୍ତୁ, କ୍ଲେଭି ଅଳ୍ପ ସଂଖ୍ୟକ ଗବେଷଣା କର୍ମୀଙ୍କ ସହ ବିଭିନ୍ନ ମଡେଲ୍ ବିକଶିତ କରି ରଖିଛି।
ଏହା କିପରି ସମ୍ଭବ ହେଲା?
କ୍ଲେଭି Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) ପ୍ରଯୁକ୍ତି ମାଧ୍ୟମରେ ଅଳ୍ପ ସଂଖ୍ୟକ କର୍ମୀଙ୍କ ସହ ବିଭିନ୍ନ ମଡେଲ୍ ବିକଶିତ କରି ରଖିଛି।
ତେବେ, ଆସନ୍ତୁ Teacher-Student ପ୍ରଯୁକ୍ତି ବିଷୟରେ ଜାଣିବା।
Teacher-Student(ଜ୍ଞାନ ନିଷ୍କାଷଣ)
ସରଳ ଭାବେ କହିଲେ, Teacher Model ନାମକ ବୃହତ୍ ଭାଷା ମଡେଲ୍ ମାଧ୍ୟମରେ Student Model ନାମକ ଚାଇଲ୍ଡ ମଡେଲ୍କୁ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ଓ ମତାମତ ପ୍ରଦାନ କରି, ଅଳ୍ପ ସଂଖ୍ୟକ କର୍ମୀଙ୍କ ସହ ଶହ ଶହ ଗବେଷଣା କର୍ମୀଙ୍କ ସ୍ଥାନ ନେଇ ବିଭିନ୍ନ ମଡେଲ୍କୁ ଶୀଘ୍ର ବିକଶିତ କରିବାର ପ୍ରଯୁକ୍ତି ହେଉଛି Teacher-Student ପ୍ରଯୁକ୍ତି।
- Mother Model(ବୃହତ୍ ମଡେଲ୍) ବିଭିନ୍ନ କ୍ଷେତ୍ରର ମଡେଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ଓ ମତାମତ ପ୍ରଦାନ କରି ଶହ ଶହ ଗବେଷଣା କର୍ମୀଙ୍କ ସ୍ଥାନ ନେଇଥାଏ।
- ଏହି ପଦ୍ଧତିରେ Clevi-x-platform ମାଧ୍ୟମରେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ କରାଗଲେ, Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent ଇତ୍ୟାଦି ଉଚ୍ଚ-କ୍ଷମତାସମ୍ପନ୍ନ ମଡେଲ୍ଗୁଡ଼ିକୁ 10–15 ଦିନ ମଧ୍ୟରେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦେଇ ଡିପ୍ଲୟ କରାଯାଇପାରିବ।
Clevi Coding Agent
Clevi Phsycal AI Learning Platform
VLM—ଦୃଶ୍ୟ-ଭାଷା ମଡେଲ୍
ସୁରକ୍ଷା ଏଜେଣ୍ଟ
5. Clevi-x-platformର ପ୍ରଯୁକ୍ତିଗତ ଓ ଗୁଣାତ୍ମକ ପାର୍ଥକ୍ୟ
ମଡେଲ୍ ପ୍ରଦର୍ଶନ ଓ ବିସ୍ତାରକ୍ଷମତା
- ଅନୁମାନ (CoT/Reasoning)ରେ ଅଗ୍ରଣୀ: cip-5-xକୁ ପର୍ଯ୍ୟାୟକ୍ରମିକ ତାର୍କିକ ବିକାଶ ଏବଂ ଯୁକ୍ତି ପ୍ରଦାନକୁ ଏହାର ଡିଜାଇନ୍ ଦର୍ଶନର ଅଂଶ କରି ନିର୍ମାଣ କରାଯାଇଛି। ଏହା ବିଜ୍ଞାନ, ଗଣିତ ଓ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ସମସ୍ୟା ସମାଧାନରେ ଉଚ୍ଚ ବିଶ୍ୱସନୀୟତାର ଗଣନା ଓ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କ୍ଷମତା ପ୍ରଦର୍ଶନ କରେ। ଆଭ୍ୟନ୍ତରୀଣ ବେଞ୍ଚମାର୍କ ଆଧାରରେ GPT-5 ସ୍ତର କିମ୍ବା ତା’ଠାରୁ ଅଧିକ ପ୍ରଦର୍ଶନ କ୍ଷମତାକୁ ଲକ୍ଷ୍ୟ କରି ଏହାର ଡିଜାଇନ୍ ଓ ପରିଚାଳନା କରାଯାଉଛି। ସମାନ ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ ପରିସ୍ଥିତିରେ ପୁନରୁତ୍ପାଦନକ୍ଷମତା ଓ ସତ୍ୟାପନଯୋଗ୍ୟତାକୁ ମୁଖ୍ୟ ଗୁଣାତ୍ମକ ସୂଚକ ଭାବେ ପରିଚାଳନା କରାଯାଉଛି।
- ମଲ୍ଟିମୋଡାଲ୍ କ୍ଷମତାର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ପରିସର: ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟମୁଖୀ VLM(cip-5-vision), ବୃହତ୍ ମଲ୍ଟିମୋଡାଲ୍ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ମଡେଲ୍ (ivy-4-mm) ଏବଂ ହାଲୁକା ଅନ୍-ଡିଭାଇସ୍ ମଡେଲ୍ (ivy-3-text)କୁ ଗୋଟିଏ ପ୍ଲାଟଫର୍ମରେ ଉତ୍ପାଦନ ଓ ସଂଯୋଜନ କରି କାର୍ଯ୍ୟର ବୈଶିଷ୍ଟ୍ୟ (ସନ୍ଧାନ/ଶ୍ରେଣୀବିଭାଜନ/ସାରାଂଶ ବନାମ ଅନୁମାନ/ବ୍ୟାଖ୍ୟା/କାର୍ଯ୍ୟକାରୀକରଣ) ଅନୁଯାୟୀ ସର୍ବୋତ୍ତମ ସଂଯୋଜନ ସମ୍ଭବ।
ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ପ୍ରୟୋଗଯୋଗ୍ୟତା
- ଅନ୍-ପ୍ରିମାଇସ୍ ସୁରକ୍ଷା ଓ ଉପଲବ୍ଧତା: ବନ୍ଦ ନେଟୱର୍କର ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ପରିସର (ଇନପୁଟ୍-ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ-ସେବା-ବ୍ୟାକଅପ୍) ମଧ୍ୟରେ ପରିଚାଳନା, HA ଡିଜାଇନ୍, ମଡ୍ୟୁଲାର୍ ବିସ୍ତାର ଏବଂ SVCE(ବିଚ୍ଛିନ୍ନ ସୁରକ୍ଷିତ ଏକ୍ସିକ୍ୟୁସନ୍ ପରିବେଶ) ମାଧ୍ୟମରେ ଡାଟା ଓ ମଡେଲ୍ ପାରାମିଟରଗୁଡ଼ିକୁ ପୃଥକ ଭାବେ ସୁରକ୍ଷିତ କରାଯାଏ।
- ଦ୍ରୁତ ଆରମ୍ଭ ଓ ବିସ୍ତାର: Ivy Chat(କାର୍ଯ୍ୟମୁଖୀ ମଲ୍ଟିମୋଡାଲ୍ ଆଲୋଚନା/ଏଜେଣ୍ଟ) ଏବଂ API Platform(ବିଶ୍ୱସ୍ତରୀୟ ମାନକ SaaS) ମାଧ୍ୟମରେ ଦ୍ରୁତ ପ୍ରୟୋଗ ଓ ପରିଚାଳନାକୁ ସମର୍ଥନ କରାଯାଏ।
ଭୌତିକ AI(Physical AI)ର ପାର୍ଥକ୍ୟ
- NVIDIA Isaac-ଆଧାରିତ ସିମୁଲେସନ୍ ଏବଂ ବିକାଶଭିତ୍ତିକ ସୁଦୃଢ଼ ଶିକ୍ଷଣ (Evolutionary RL)ର ସଂଯୋଜନ, Sim2Real ସ୍ଥାନାନ୍ତରଣ ଏବଂ ସିନ୍ଥେଟିକ୍ ଡାଟା ସମାନ୍ତରାଳ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ମାଧ୍ୟମରେ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ ଦକ୍ଷତା ଓ କ୍ଷେତ୍ର ଅନୁକଳନକ୍ଷମତା ବୃଦ୍ଧି କରାଯାଇଛି। ଡିଜିଟାଲ୍-ରୋବୋଟିକ୍ସ ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ-ନିୟୋଜନ ପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ସମଗ୍ର ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ଆବରଣ କରିବା ଏକ ଦୁର୍ଲଭ ବିକଳ୍ପ।
ସେବା ଗୁଣବତ୍ତା ଓ ଶାସନ
- ମଡେଲ୍/ପ୍ରମ୍ପ୍ଟ/ଟୁଲ୍ ସଂସ୍କରଣ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ, ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ସୁଟ୍ (କୋରିଆନ୍/ଇଂରାଜୀ ଜ୍ଞାନ, ଶିଳ୍ପଭିତ୍ତିକ କାର୍ଯ୍ୟ, ହାଲୁସିନେସନ୍/ସୁରକ୍ଷା ସୂଚକ), ପରିବର୍ତ୍ତନ ପରିଚାଳନା (SLO/SLA) ଏବଂ ପରିଚାଳନା ନିରୀକ୍ଷଣ (ଲେଟେନ୍ସି/ସଫଳତା ହାର/TCO)କୁ ଗୋଟିଏ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ପ୍ରକ୍ରିୟା ଭାବେ ପରିଚାଳନା କରାଯାଏ।
ବର୍ତ୍ତମାନ ଦକ୍ଷିଣ କୋରିଆରେ ପ୍ରାୟ 300ରୁ ଅଧିକ AI ମଡେଲ୍ ସେବା କମ୍ପାନୀ ରହିଛନ୍ତି, କିନ୍ତୁ
ଉଚ୍ଚ ପ୍ରଦର୍ଶନକ୍ଷମତାର ସ୍ୱାଧୀନ ଫାଉଣ୍ଡେସନ୍ ମଡେଲ୍ ମାଧ୍ୟମରେ ଅନ୍-ପ୍ରିମାଇସ୍ ଓ କ୍ଲାଉଡ୍ ସେବା ଏକାସାଙ୍ଗେ ପ୍ରଦାନ କରିପାରୁଥିବା ସଂସ୍ଥା କେବଳ CLEVI ଅଟେ।
6. ଶିଳ୍ପକ୍ଷେତ୍ରରେ ଭାଷା ମଡେଲ୍ ବ୍ୟବହାର କରିବାର ପଦ୍ଧତି
AI ଗ୍ରହଣ ପାଇଁ ବିପୁଳ ନିବେଶ ଏବଂ କଠୋର ଯାଞ୍ଚ ଆବଶ୍ୟକ ହୋଇଥିବାରୁ, ଏହା ପ୍ରକୃତରେ ଉଦ୍ୟମଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଉପକାରୀ ସମାଧାନ କି ନୁହେଁ ତାହା ସିଧାସଳଖ ତୁଳନା ଓ ଅନୁଭବ କରିବାର ପ୍ରକ୍ରିୟା ଅତ୍ୟାବଶ୍ୟକ।
- CLEVI କେବଳ ମଡେଲ୍ ତିଆରି କରିବାରେ ସୀମିତ ନ ରହି, ବାସ୍ତବ ଶିଳ୍ପ କ୍ଷେତ୍ରରେ ପ୍ରୟୋଗଯୋଗ୍ୟ AI ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନ କରେ।
- ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, Ivy Chat Platform, Clevi API Platform, ଶିଳ୍ପଭିତ୍ତିକ କଷ୍ଟମାଇଜେସନ୍, ସୁରକ୍ଷା ଆବଶ୍ୟକତା ପୂରଣ ଇତ୍ୟାଦି ସହିତ ଏକ ସମ୍ପୂର୍ଣ୍ଣ ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ଚ୍ୟାନେଲ୍ ଉପଲବ୍ଧ କରାଇଛି।
- ଭୌତିକ AI, ରୋବୋଟିକ୍ସ, ମଲ୍ଟିମୋଡାଲ୍ ଡାଟା ପ୍ରୋସେସିଂ ଇତ୍ୟାଦି କ୍ଷେତ୍ରରେ ଦେଶ ଓ ବିଦେଶରେ ଦୁର୍ଲଭ ମିଳୁଥିବା ପ୍ରାଯୁକ୍ତିକ କ୍ଷମତା ରହିଛି।
CLEVI AIକୁ ‘ଲକ୍ଷ୍ୟ’ ଭାବେ ନୁହେଁ, ବରଂ ‘ଉପାୟ’ ଭାବେ ବ୍ୟବହାର କରି, ବାସ୍ତବ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ନବୀକରଣରେ ଅବଦାନ ରଖୁଥିବା ପ୍ରାକ୍ଟିକାଲ୍ AI ସମାଧାନ ପ୍ରଦାନ କରେ। ପ୍ରକୃତ From-scratch Foundation ମଡେଲ୍ର ପାର୍ଥକ୍ୟକୁ ସିଧାସଳଖ ଅନୁଭବ କରନ୍ତୁ।
ଯୋଗାଯୋଗ ଏବଂ ଡେମୋ ଅନୁରୋଧ: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.