বাংলাদেশের sovereign AI এক বছরের মধ্যে—বাংলা LLM-ও পাবে অবকাঠামো

ঢাকার সেগুনবাগিচায় ৮ অক্টোবর ২০২৬ অনুষ্ঠিত ‘AI and Innovation Dialogue’-এ প্রধানমন্ত্রীর ডাক, টেলিযোগাযোগ, তথ্যপ্রযুক্তি এবং বিজ্ঞান ও প্রযুক্তিবিষয়ক উপদেষ্টা রেহান আসিফ আসাদ আগামী এক বছরের (১২ মাসের) মধ্যে বাংলাদেশের নিজস্ব সার্বভৌম এআই সক্ষমতা গড়ার লক্ষ্য জানান। একই বক্তব্যে তিনি কম্পিউটিং চিপ ও মেমোরি ব্লকের উৎস নিশ্চিত হওয়ার কথা বলেন। পররাষ্ট্র মন্ত্রণালয় ও প্রধানমন্ত্রীর কার্যালয়ের গভর্ন্যান্স ইনোভেশন ইউনিট যৌথভাবে সংলাপটি আয়োজন করে।

পরিকল্পিত অবকাঠামো বেসরকারি প্রতিষ্ঠান, স্টার্টআপ, বিশ্ববিদ্যালয় ও শিক্ষার্থীদের জন্য খুলে দেওয়া হবে, যাতে তারা বাংলা ভাষার বৃহৎ ভাষা মডেল বা এলএলএম তৈরি করতে পারে; ভিউজ বাংলাদেশের সংলাপসংক্রান্ত প্রতিবেদন এই ব্যবহারকারী গোষ্ঠী ও লক্ষ্য তুলে ধরেছে। ঘোষণায় তাই সরকারের বাইরে স্থানীয় গবেষণা ও সেবা তৈরির জন্যও গণনাসক্ষমতা দেওয়ার পরিকল্পনা রয়েছে। অবকাঠামোটি এখনো চালু হয়নি।

চিপের উৎস নিশ্চিত, চালুর জন্য আরও ধাপ

চিপ সংগ্রহের ব্যবস্থা আর চালু কম্পিউটিং কেন্দ্র এক ধাপ নয়। আসাদের উদ্ধৃতিতে “We have secured the sourcing of computing chips” বাক্যটি রয়েছে; The Daily Star-এর বিস্তারিত প্রতিবেদনে ছোট, মডিউলার স্থাপনা দিয়ে শুরু করার পরিকল্পনা এবং উচ্চক্ষমতার গ্রাফিকস প্রসেসিং ইউনিট বা জিপিইউ সংগ্রহে চলমান প্রচেষ্টার কথাও আছে। এতে প্রাথমিক যন্ত্রাংশের উৎস নিশ্চিত হওয়ার দাবি ও উন্নত জিপিইউ সংগ্রহের কাজকে আলাদা করে বোঝা যায়।

মডিউলার স্থাপনার পরিকল্পনা বাস্তবায়িত হলে প্রয়োজন অনুযায়ী গণনাসক্ষমতা যোগ করার সুযোগ থাকবে। স্থানীয় মালিকানাধীন প্রতিষ্ঠানগুলোর চাহিদা বাড়লে একই স্থাপনায় জায়গা নিয়ে কম্পিউটিং সম্পদ ব্যবহারের সম্ভাবনাও তোলা হয়েছে। তবে এ ধরনের ব্যবস্থা কার্যকর করতে যন্ত্রাংশ পৌঁছানো, স্থাপন, তথ্য সংরক্ষণব্যবস্থা ও নেটওয়ার্ককে একসঙ্গে সচল করতে হবে। মডেল প্রশিক্ষণের সময় তথ্য দ্রুত জিপিইউতে পাঠানো এবং ফল সংরক্ষণ করা না গেলে শুধু প্রসেসরের উপস্থিতি কাজে লাগবে না।

স্থাপনার স্থান বাছাইয়ে বিদ্যুৎ ও পানির প্রাপ্যতাকে গুরুত্ব দেওয়া হচ্ছে। উচ্চক্ষমতার কম্পিউটিংয়ে উৎপন্ন তাপ সরাতে শীতলীকরণ লাগে; নিরবচ্ছিন্ন বিদ্যুৎ ছাড়া দীর্ঘ প্রশিক্ষণকাজও ব্যাহত হতে পারে। একাধিক বিদ্যুৎ উৎস ও নিজস্ব উৎপাদনক্ষমতার পরিকল্পনা আছে, আর নিরাপদ উচ্চগতির সংযোগ তৈরির কথাও সংলাপে এসেছে। ফলে চিপের উৎস নিশ্চিত হওয়ার পরও সরবরাহ, স্থাপনা ও পরিচালনার কাজ শেষ করতে হবে।

স্টার্টআপ ও বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রবেশাধিকার কীভাবে কাজ করবে

প্রস্তাবিত ব্যবহারকারীর তালিকা সরকারের বাইরের উদ্ভাবকদের জন্য সুযোগের ইঙ্গিত দেয়। বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণা দল মডেল প্রশিক্ষণ বা পরিমার্জনের জন্য কম্পিউটিং সময় চাইতে পারে; স্টার্টআপ একই সক্ষমতায় বাংলা ভাষার সেবা তৈরি ও পরীক্ষা করতে পারে। শিক্ষার্থীদের অন্তর্ভুক্তি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সীমিত নিজস্ব যন্ত্রপাতি থাকা দলও জাতীয় অবকাঠামোর মাধ্যমে বড় পরীক্ষায় অংশ নেওয়ার সম্ভাবনা পায়। তবে সব দল একই পরিমাণ সময় বা একই ধরনের যন্ত্রাংশ চাইবে না।

প্রবেশাধিকার বাস্তবে কেমন হবে, তা নির্ভর করবে আবেদনপদ্ধতি ও সম্পদ বরাদ্দের ওপর। প্রশিক্ষণকাজে দীর্ঘ সময় ধরে অনেক প্রসেসর লাগতে পারে, অথচ ছোট পরীক্ষায় অল্প সময়ই যথেষ্ট। কেন্দ্রীয় ব্যবস্থায় এসব চাহিদা একসঙ্গে এলে অগ্রাধিকার নির্ধারণ জরুরি হবে। গবেষণা, শিক্ষার্থী প্রকল্প ও বাণিজ্যিক কাজের জন্য আলাদা নিয়ম করা হবে কি না, তার ওপর ঘোষিত উন্মুক্ততার পরিসর বদলাবে।

এখনো প্রকাশিত হয়নি মোট গণনাসক্ষমতা, ব্যবহারের মূল্য, আবেদনের নিয়ম, তথ্য রাখার শর্ত কিংবা বাংলা প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের উৎস। এসব সিদ্ধান্ত ছাড়া কোনো প্রতিষ্ঠান নিজের প্রকল্পের খরচ বা প্রশিক্ষণের সময় নির্ভরযোগ্যভাবে হিসাব করতে পারবে না। বিশেষ করে একাধিক দল একই সময়ে বড় মডেল চালাতে চাইলে বরাদ্দের নীতি অবকাঠামোর নামমাত্র উন্মুক্ততার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে।

বাংলা এলএলএমের জন্য কেন গণনাসক্ষমতার পাশাপাশি তথ্য প্রয়োজন

বাংলা এলএলএম তৈরিতে স্থানীয় অবকাঠামো মূলত প্রশিক্ষণ, পরিমার্জন ও চালানোর গণনাসক্ষমতা দিতে পারে। একটি মডেল প্রথমে বিপুল ভাষাগত উপাদান থেকে ধরন শেখে, পরে নির্দিষ্ট কাজের জন্য পরিমার্জিত হতে পারে; ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর তৈরির সময়ও কম্পিউটিং সম্পদ লাগে। এই ধাপগুলোর চাহিদা ভিন্ন হওয়ায় অবকাঠামো উন্মুক্ত করার পাশাপাশি কোন ধরনের কাজ সেখানে চালানো যাবে, সেটিও নির্ধারণ করতে হবে।

বাংলা লেখার উৎস ও গুণগত মান এখানে আলাদা প্রশ্ন। বই, সংবাদ, সরকারি নথি বা কথ্য ভাষার উপাদান থেকে কী ব্যবহারের অনুমতি মিলবে, কোন উপভাষা ও বানান কতটা প্রতিনিধিত্ব পাবে এবং ব্যক্তিগত তথ্য কীভাবে বাদ দেওয়া হবে—এসব সিদ্ধান্ত মডেলের আচরণে প্রভাব ফেলবে। কেবল বড় ডেটাসেট থাকলেই কাজ শেষ হয় না; নকল লেখা, ভুল তথ্য ও অসম প্রতিনিধিত্ব শনাক্ত করে প্রশিক্ষণের উপাদান প্রস্তুত করতে হয়। কম্পিউটিং সুবিধা এই সম্পাদনা ও অধিকারসংক্রান্ত কাজের বিকল্প নয়।

সংলাপে বাংলা মডেল তৈরির সুযোগের কথা এসেছে, প্রস্তুত কোনো জাতীয় বাংলা এলএলএমের নাম বা পরীক্ষার ফল জানানো হয়নি। তাই সম্ভাব্য ফল মূল্যায়নের জায়গা হলো বাস্তবে তৈরি মডেল: সেটি বাংলা প্রশ্ন কতটা ঠিক বোঝে, প্রাসঙ্গিক উত্তর দেয় এবং বাংলাদেশের ব্যবহারকারীর ভাষা সামলায়। বিশ্ববিদ্যালয় ও প্রতিষ্ঠানের জন্য অবকাঠামো এক জায়গায় পাওয়া গেলে তুলনাযোগ্য পরীক্ষা চালানো সহজ হতে পারে, তবে পরীক্ষার পদ্ধতি ও ফল প্রকাশের দায়িত্ব আলাদাভাবে নির্ধারণ করতে হবে।

এক বছরের লক্ষ্য পূরণের পরের দৃশ্যমান সিদ্ধান্ত

পরিকল্পনার পরবর্তী মাইলফলক হবে কেন্দ্রের স্থান ও সক্ষমতা নির্ধারণ, যন্ত্রাংশ আনার সময়সূচি এবং পরীক্ষামূলক চালুর ঘোষণা। এই তথ্যগুলো আলাদা অগ্রগতি বোঝাবে: উৎস নিশ্চিত থাকা মানে যন্ত্রাংশ স্থাপন শেষ হওয়া নয়; স্থাপনা শেষ হলেও বাইরের দলের জন্য ব্যবহারযোগ্য কম্পিউটিং সময় বরাদ্দ করতে হবে। প্রতিটি ধাপের সময় জানা গেলে ঘোষিত লক্ষ্য পূরণের অগ্রগতি স্পষ্ট হবে।

চালুর পর নির্ণায়ক হবে প্রথম বরাদ্দের নীতি এবং বাংলা মডেল তৈরির প্রকল্পগুলোর প্রবেশাধিকার। শুধু সরকারি কাজের জন্য কেন্দ্র সচল হলে ঘোষিত বিশ্ববিদ্যালয় ও স্টার্টআপের সুযোগ তখনও বাস্তবায়িত হবে না। বাইরের ব্যবহারকারীদের অনুমতি ও নির্ধারিত কম্পিউটিং বরাদ্দ প্রকাশ পেলেই বোঝা যাবে গবেষক, শিক্ষার্থী ও প্রতিষ্ঠানগুলো কবে থেকে সেখানে কাজ শুরু করতে পারবে।

আরও পড়ুন:

• TILT-এর ২৫০ কোটি রুপির তহবিল: ‘Next Billion’ স্টার্টআপ কারা সুযোগ পাবে
• আট বছরের যাত্রার শেষ ধাপ—BepiColombo-র propulsion module আলাদা হলো
• Beeline MCP-তে agent contractor data পাবে—classification থাকবে মানুষের হাতে