প্রযুক্তি জগতের ইতিহাস বড়ই বিচিত্র। এখানে কেউ রাতারাতি Hero হয়, আবার সামান্য এক ভুলেই কয়েক বছরের পরিশ্রম ধুলোয় মিশে যায়। Meta-র গল্পটিও ঠিক তেমনই। এক সময় যারা Cambridge Analytica বা Metaverse-এর ব্যর্থতার জন্য সবার কাছে Villain ছিল, তারা Llama-র মাধ্যমে হয়ে উঠেছিল Open Source দুনিয়ার রাজা। কিন্তু সেই গৌরব তারা ধরে রাখতে পারল না। আজকের টিউনে একদম গভীরে গিয়ে দেখব—কীভাবে Meta তাদের গড়া সেই বিশ্বাসের সাম্রাজ্য নিজেরাই ধ্বংস করল।
২০২৩ সালের শুরুর দিকটা কল্পনা করুন। তখন ChatGPT মাত্র Release হয়েছে এবং পুরো দুনিয়া Generative AI নিয়ে পাগল। OpenAI, Google এবং বড় বড় AI Labs-এর সবার সুর ছিল একই— "এই Modelsগুলো অত্যন্ত Powerful এবং Dangerous, তাই এগুলো সাধারণ মানুষের হাতে দেওয়া যাবে না। " তারা এগুলোকে তালাবদ্ধ করে রাখল। আপনি শুধু API-এর মাধ্যমে ব্যবহারের অনুমতি পেতেন, কিন্তু এর ভেতরের Weights দেখার বা একে নিজের মতো করে চালানোর কোনো উপায় ছিল না।
ঠিক সেই মুহূর্তে Meta এমন এক কাজ করল যা Silicon Valley-র আর কেউ করার সাহস পায়নি। তারা শত কোটি Dollars খরচ করে বানানো একটি Frontier AI Model সবার জন্য উন্মুক্ত করে দিল। কোনো API Key নেই, কোনো Subscription নেই। আপনি এটি Download করতে পারতেন, নিজের Hardware-এ চালাতে পারতেন এবং এর ওপর ভিত্তি করে নতুন Business শুরু করতে পারতেন।
ফেব্রুয়ারি ২০২৩-এ যখন Original Llama Paper প্রকাশিত হলো, তখন দেখা গেল এর 13, 000, 000, 000 Parameter Model-টি অবিশ্বাস্যভাবে GPT-3-কে (যার প্যারামিটার ছিল ১৭, ৫০০ কোটি) হারিয়ে দিচ্ছে! সবচেয়ে বড় কথা, এটি সম্পূর্ণ Public Data-র ওপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছিল। শুরুতে এটি শুধু Research Access Form-এর মাধ্যমে পাওয়া যেত, কিন্তু এক সপ্তাহের মধ্যে Weights লিক হয়ে 4chan-এ চলে আসে। Meta কিন্তু দমে যায়নি, বরং তারা এই Open Source Movement-কে আপন করে নিল। সারা বিশ্বের Developers-রা এর ওপর ভিত্তি করে Stanford Alpaca, Vicuna এবং GPT4All তৈরি করল। Local Llama Subreddit হয়ে উঠল প্রযুক্তির নতুন প্রাণকেন্দ্র।
২০২৩ সালের জুলাইয়ে Llama 2 এবং ২০২৪ সালের এপ্রিলে Llama 3 আসার পর Meta-র জনপ্রিয়তা আকাশচুম্বী হয়ে গেল। তারা Microsoft এবং AWS-এর সাথে Partnership করল। জুলাই ২০২৪-এ যখন Llama 3.1 Release হলো, যার প্যারামিটার ছিল 405, 000, 000, 000, তখন প্রথমবারের মতো একটি Open Weight Model সরাসরি OpenAI এবং Google-এর সেরা মডেলগুলোর সাথে পাল্লা দিচ্ছিল।
এর মাধ্যমে Meta গত এক দশকের মধ্যে সবচেয়ে ভালো PR পেল। ৬৫ কোটির বেশি Downloads প্রমাণ করল যে মানুষ তাদের বিশ্বাস করতে শুরু করেছে। তাদের দর্শন ছিল সহজ— "আপনি যদি AI নিয়ে কাজ করতে চান, আমাদের অনুমতি লাগবে না, শুধু আমাদের মডেল নিন আর শুরু করুন। " যদি না আপনার ৭০ কোটির বেশি Monthly Active Users থাকে, তবে আপনার কোনো চিন্তাই নেই।
সবকিছু ঠিকঠাক চলছিল, কিন্তু ২০২৫ সালের শুরুতে দৃশ্যপট বদলে দিল চীনের একটি অখ্যাত ল্যাব—DeepSeek। তারা Release করল DeepSeek V3। আশ্চর্যজনকভাবে এটি Llama-র Performance-কে ধরে ফেলল, কিন্তু সবচেয়ে বড় বিষয় ছিল খরচ। তারা একটি উন্নত Mixture of Experts Architecture এবং Routing Approach ব্যবহার করে Meta-র তুলনায় মাত্র ১০ ভাগের ১ ভাগ খরচে একই ফলাফল অর্জন করল।
এই ঘটনাটি Meta-র অন্দরমহলে ভূমিকম্প সৃষ্টি করল। Zuckerberg বুঝতে পারলেন যে তাদের বিশাল বিনিয়োগের তুলনায় ফলাফল আশানুরূপ হচ্ছে না। শুরু হলো অভ্যন্তরীণ War Rooms, যেখানে Engineers-রা দিনরাত এক করে DeepSeek-এর রহস্য উদ্ধারে লেগে গেল। Zuckerberg তার নজর ফেরালেন বাইরের দিকে। তিনি Scale AI-এর ২৮ বছর বয়সী প্রতিষ্ঠাতা Alexander Wang-কে Meta-র Chief AI Officer হিসেবে নিয়োগ দিলেন। এজন্য Meta প্রায় ১, ৪৩০ কোটি Dollars বিনিয়োগ করল Scale AI-তে। তৈরি হলো Meta Superintelligence Labs। গবেষকদের নিয়োগ দিতে ১০ কোটি Dollars পর্যন্ত Salary Package অফার করা শুরু হলো।
এই পরিবর্তনের ফলে Meta-র ভেতরে এক বিশাল দ্বন্দ্ব তৈরি হলো। একদিকে ছিলেন ৬৫ বছর বয়সী Turing Award বিজয়ী Yann LeCun, যিনি ১০ বছর ধরে FAIR Division গড়ে তুলেছেন। তিনি কাজ করতে চেয়েছিলেন World Models নিয়ে—এমন AI যা বাস্তব জগতের অভিজ্ঞতা থেকে শেখে। অন্যদিকে Zuckerberg চাইলেন দ্রুত Result। তিনি চাইলেন Llama 4 যেন অতি দ্রুত বাজারে আসে।
এর ফলে গবেষণার সেই উন্মুক্ত পরিবেশ নষ্ট হয়ে গেল। গবেষকরা ঝুঁকি নেওয়া বন্ধ করে শুধু 'Safe' Project-এ মন দিলেন। LeCun দেখলেন তার স্বপ্নের Research Culture ভেঙে পড়ছে। তিনি মনে করতেন Alexander Wang একজন দক্ষ ব্যবসায়ী হতে পারেন, কিন্তু তিনি কোনো Scientist বা Researcher নন। LeCun-এর মতে, বর্তমানের LLMs বা Large Language Models দিয়ে কখনো সত্যিকারের Human-Level Intelligence পাওয়া সম্ভব নয়।
৫ই এপ্রিল ২০২৫, শনিবার। সাধারণত কোনো বড় টেক কোম্পানি শনিবারে Product Launch করে না। কিন্তু Meta কোনো আগাম ঘোষণা ছাড়াই Llama 4 Release করল। তিনটি মডেল সামনে আনা হলো:
Meta দাবি করল Maverick নাকি GPT-4o এবং DeepSeek V3-কে হারিয়ে দিয়েছে। আর Scout-এর Context Window ১ কোটি Tokens-এর। কিন্তু Open Source Community যখন এটি পরীক্ষা করল, তখন সব ফানুস ফেটে গেল।
Ader Polyglot নামক একটি কোডিং Benchmark-এ Maverick মাত্র ১৬% Score করল! এটি প্রতিযোগীদের তুলনায় অনেক পিছিয়ে ছিল। আবার ১ কোটি টোকেনের যে দাবি করা হয়েছিল, দেখা গেল ২৫৬, ০০০ টোকেন পার হওয়ার পরেই মডেলটির কার্যকারিতা নষ্ট হয়ে যাচ্ছে। অর্থাৎ Marketing Page-এর তথ্যের সাথে বাস্তবের কোনো মিল ছিল না।
সবচেয়ে বড় জালিয়াতি ধরা পড়ল LM Arena Leaderboard-এ। দেখা গেল Meta সেখানে এমন একটি Special Tuned Model (o326 Experimental) জমা দিয়েছিল যা সাধারণ মানুষের ব্যবহারের জন্য Release-ই করা হয়নি! স্রেফ Ranking-এ উপরে থাকার জন্য তারা এই ছলনা করেছিল। Nathan Lambert একে সরাসরি Fake বলে অভিহিত করলেন।
এমনকি অভিযোগ উঠল যে তারা Post-training-এর সময় Benchmark Test Sets মিশিয়ে ফেলেছে, যাতে মডেলটি পরীক্ষার প্রশ্ন আগে থেকেই জেনে যায়। আর সবচেয়ে রহস্যজনক ছিল যে, এই প্রথমবার Meta কোনো Technical Paper বা Methodology ছাড়াই মডেল Release করেছিল। তারা শুধু চেয়েছিল মানুষ যেন তাদের অন্ধভাবে বিশ্বাস করে।
এই ঘটনার চার দিন আগে Joelle Pineau (VP of Research for AI) কোম্পানি ছেড়ে দেন। নভেম্বরে পদত্যাগ করেন Yann LeCun। তিনি Financial Times-কে দেওয়া এক সাক্ষাৎকারে স্পষ্টভাবে বলেন যে Benchmark-এ কারচুপি করা হয়েছে এবং Zuckerberg এখন আর গবেষণায় আস্থা রাখছেন না। তিনি এখন তার নিজস্ব Startup Advanced Machine Intelligence Labs নিয়ে কাজ করছেন।
এদিকে Zuckerberg তার পুরনো Gen AI টিমকে সরিয়ে দিয়ে পুরো ক্ষমতা Wang-এর হাতে তুলে দিয়েছেন। কিন্তু ততদিনে অনেক দেরি হয়ে গেছে। Open Source Community-র যে বিশ্বাস Meta অর্জন করেছিল, তা মাত্র এক সপ্তাহে ধুলোয় মিশে গেছে। এখন Developers-রা Mistral, Alibaba Qwen বা DeepSeek-এর দিকে ঝুঁকছেন।
Meta-র পুরনো মন্ত্র ছিল "Move Fast and Break Things"। কিন্তু Llama 4-এর ক্ষেত্রে তারা দ্রুত হাঁটতে গিয়ে নিজেদের সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদটিই ভেঙে ফেলেছে—আর তা হলো মানুষের বিশ্বাস। Open Source দুনিয়ায় কোড হয়তো ফ্রি হতে পারে, কিন্তু বিশ্বাস সব সময় অর্জন করতে হয়। আর একবার সেই বিশ্বাস হারিয়ে গেলে তা আর শত কোটি Dollars খরচ করেও ফিরে পাওয়া যায় না।
আজ এ পর্যন্তই। প্রযুক্তির এমন আরও In-Depth Investigation পেতে টেকটিউনসের সাথেই থাকুন। ধন্যবাদ!
আমি সোহানুর রহমান। সুপ্রিম টিউনার, টেকটিউনস, ঢাকা। বিশ্বের সর্ববৃহৎ বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির সৌশল নেটওয়ার্ক - টেকটিউনস এ আমি 12 বছর 7 মাস যাবৎ যুক্ত আছি। টেকটিউনস আমি এ পর্যন্ত 685 টি টিউন ও 200 টি টিউমেন্ট করেছি। টেকটিউনসে আমার 125 ফলোয়ার আছে এবং আমি টেকটিউনসে 0 টিউনারকে ফলো করি।
কখনো কখনো প্রজাপতির ডানা ঝাপটানোর মত ঘটনা পুরো পৃথিবী বদলে দিতে পারে।
![[পর্ব-০৮] :: এই মুহূর্তে বাজারের সেরা SSD এবং পিসি স্টোরেজ গুলো](https://dnc.techtunes.io/tDrive/tuner/2020/10/techtunes_97083c247ca6987d23c17e2239430253-368x207.png "[পর্ব-০৮] :: এই মুহূর্তে বাজারের সেরা SSD এবং পিসি স্টোরেজ গুলো")
