স্ট্যানফোর্ড ইউনিভার্সিটি এবং এনভিডিয়ার গবেষকরা End-to-End Test-Time Training (TTT-E2E) নামক একটি নতুন পদ্ধতি তৈরি করেছেন, যা এআই মডেলগুলোকে স্থাপনের পরেও অনুমান খরচ না বাড়িয়ে শিখতে সাহায্য করে। এই উদ্ভাবনটি এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে দীর্ঘ-কনটেক্সট নির্ভুলতা এবং কম্পিউটেশনাল দক্ষতা ব্যবস্থাপনার ক্রমবর্ধমান চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করে, বিশেষ করে এন্টারপ্রাইজ এজেন্টদের জন্য যারা বিস্তৃত ডকুমেন্ট, টিকিট এবং লগ নিয়ে কাজ করে।

TTT-E2E পদ্ধতি ভাষা মডেলিংকে একটি অবিরাম শেখার সমস্যা হিসেবে নতুন করে সংজ্ঞায়িত করে। প্রি-ট্রেনিং থেকে মুখস্থ করা তথ্যের উপর সম্পূর্ণরূপে নির্ভর করার পরিবর্তে, মডেলগুলো নতুন তথ্য প্রক্রিয়াকরণের সাথে সাথে রিয়েল টাইমে নিজেদের মানিয়ে নেয়। এটি এআইকে তার পরিবেশের একটি আপ-টু-ডেট ধারণা বজায় রাখতে এবং সময়ের সাথে সাথে এর কর্মক্ষমতা উন্নত করতে দেয়।

গবেষকদের মতে, এর ফলে ট্রান্সফরমার মডেলটি প্রায় RNN দক্ষতার সাথে কাজ করার সময় ফুল অ্যাটেনশন মডেলগুলোর দীর্ঘ-কনটেক্সট নির্ভুলতার সাথে মেলে। এটি এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কলোডের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি, যেখানে কনটেক্সটের দৈর্ঘ্য এবং কম্পিউটেশনাল খরচ প্রধান উদ্বেগের বিষয়।

দীর্ঘ-ডকুমেন্ট কাজের জন্য এআই সিস্টেম তৈরি করা ডেভেলপারদের জন্য নির্ভুলতা-দক্ষতা আপস একটি দীর্ঘদিনের চ্যালেঞ্জ। ফুল সেলফ-অ্যাটেনশন ট্রান্সফরমারগুলি উচ্চ নির্ভুলতা প্রদান করে তবে উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল রিসোর্স দাবি করে। TTT-E2E পদ্ধতিটি কম্পিউটেশনাল খরচের সূচকীয় বৃদ্ধি ছাড়াই ক্রমাগত শেখার সক্ষমতা দিয়ে একটি সম্ভাব্য সমাধান দেয়, যা সাধারণত দীর্ঘ কনটেক্সটের সাথে যুক্ত থাকে।

এই গবেষণার তাৎপর্য এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন ছাড়িয়েও বিস্তৃত। এআই মডেলগুলোকে ক্রমাগত শিখতে এবং নতুন তথ্যের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম করার মাধ্যমে, TTT-E2E স্বাস্থ্যসেবা থেকে শুরু করে ফিনান্স পর্যন্ত বিস্তৃত ক্ষেত্রে এআই সিস্টেমগুলোর কর্মক্ষমতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে পারে। এটি আরও নির্ভুল রোগ নির্ণয়, আরও ভাল আর্থিক পূর্বাভাস এবং বিভিন্ন ক্ষেত্রে আরও কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করতে পারে।

গবেষণাটি এআই মডেলগুলোর স্থাপনের পরে স্থির থাকার পরিবর্তে সময়ের সাথে সাথে বিকশিত এবং উন্নত হওয়ার সম্ভাবনা তুলে ধরে। এটি নতুন প্রজন্মের এআই সিস্টেমের জন্ম দিতে পারে যা আরও অভিযোজনযোগ্য, স্থিতিস্থাপক এবং জটিল বাস্তব-বিশ্বের চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবিলা করতে সক্ষম। TTT-E2E-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা এবং এআই-এর ভবিষ্যতের উপর এর প্রভাব অন্বেষণ করার জন্য আরও গবেষণা প্রয়োজন।