YandexGPT (language model) (BN)
Jump to navigation
Jump to search
YandexGPT (Yet another GPT) — Yandex কর্তৃক উদ্ভাবিত বৃহৎ ভাষা মডেলের একটি পরিবার, যা ২০২৩ সালের মে মাসে প্রথম উপস্থাপিত হয়।[1] YandexGPT নেটওয়ার্কগুলি অন্তর্নির্মিত সহকারী Alice, অনুসন্ধান এবং অন্যান্য পরিষেবায় ব্যবহৃত হয়, এবং Yandex Cloud প্ল্যাটফর্মের পাবলিক API-এর মাধ্যমেও পাওয়া যায়।[2]
YaLM‑100B (২০২২) — ১০০ বিলিয়ন প্যারামিটারের একটি পূর্ববর্তী গবেষণা মডেল যা ওপেন সোর্স; এটি «ধারণার প্রমাণ» হিসেবে কাজ করেছিল, তবে YandexGPT বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য আলাদাভাবে তৈরি করা হয়েছিল।[3]
রিলিজের ইতিহাস
| তারিখ | রিলিজ | মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ |
|---|---|---|
| জুন ২০২২ | YaLM‑100B | ১০০ বিলিয়ন প্যারামিটার, ১.৭ টেরাবাইট ডেটা; Apache 2.0।[3] |
| ১৭ মে ২০২৩ | YandexGPT 1.0 | «Alice»-এ একীভূতকরণ।[1] |
| ৭ সেপ্টেম্বর ২০২৩ | YandexGPT 2 | অভ্যন্তরীণ পরীক্ষায় গুণমান +৬৭%।[4] |
| ২৮ মার্চ ২০২৪ | YandexGPT 3 Pro / Lite | নতুন কর্পোরেট API লাইনআপ।[5] |
| ২৪ অক্টোবর ২০২৪ | YandexGPT 4 Pro / Lite | ৩২,০০০ token-এর প্রসঙ্গ; গোপন যুক্তিতর্ক (chain‑of‑thought)।[6] |
| ২৫ ফেব্রুয়ারি ২০২৫ | YandexGPT 5 Pro | ৬৪% কাজে GPT‑4o-এর সমকক্ষতা।[7] |
| ৩১ মার্চ ২০২৫ | YandexGPT 5 Lite Instruct | ৮ বিলিয়ন প্যারামিটারের মডেল উন্মুক্ত প্রবেশাধিকারে; Llama ফরম্যাট।[8] |
আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ
- মূল আর্কিটেকচার: রুশ ভাষার জন্য অপ্টিমাইজ করা transformer।
- YandexGPT 5 Lite: Llama-সামঞ্জস্যপূর্ণ; pre-training ≈ ১৫ ট্রিলিয়ন token, পরবর্তী fine-tuning ≈ ৩২০ বিলিয়ন।[8]
প্রসঙ্গ এবং সীমাবদ্ধতা
- আর্কিটেকচারগত প্রসঙ্গ সীমা — ৩২,০০০ token (সংস্করণ ৪/৫)।[6]
- পাবলিক API একটি অনুরোধকে (prompt + completion) ৭,৪০০ token-এ সীমাবদ্ধ করে।[9]
- «Quotas and limits» বিভাগ অনুযায়ী সর্বোচ্চ **উত্তরের** আকার — ২,০০০ token।[10]
বর্তমান মডেলসমূহ (জুন ২০২৫)
| মডেল | প্যারামিটার | প্রসঙ্গ | লাইসেন্স | মন্তব্য |
|---|---|---|---|---|
| YandexGPT 5 Pro | অজানা | ৩২,০০০ | মালিকানাধীন | API এবং «Alice Pro»-এর মাধ্যমে প্রবেশাধিকার।[7] |
| YandexGPT 5 Lite | ৮ বিলিয়ন | ৩২,০০০ | Yandex GPT‑Lite License | উন্মুক্ত; Llama-সামঞ্জস্যপূর্ণ।[8] |
| YaLM‑100B | ১০০ বিলিয়ন | ২,০৪৮ | Apache 2.0 | মূল প্রকল্প।[3] |
Benchmark
- অভ্যন্তরীণ পরীক্ষা: 5 Pro ৬৪% কাজে GPT‑4o-এর সমকক্ষতা অর্জন করেছে; 4 Pro-এর তুলনায় ৬৭% বেশি।[7]
- ru‑LLM Arena: YandexGPT রুশভাষী মডেলগুলির মধ্যে ELO রেটিংয়ে শীর্ষস্থান ধরে রেখেছে।[11]
Fine‑tuning
5 Lite-এর জন্য LoRA পদ্ধতি আনুষ্ঠানিকভাবে সমর্থিত; চালু করার একটি উদাহরণ model card-এ প্রকাশিত হয়েছে।[8]
API মোডসমূহ
- সমকালীন — দ্রুত উত্তর (Lite)।
- অসমকালীন — সম্পদ-নিবিড় কাজ (Pro)।[2]
মাল্টিমোডালিটি
YandexGPT পরিবার কেবল পাঠ্যভিত্তিক থাকে; মাল্টিমোডাল পরিষেবাগুলি («Neuro», «YandexArt», «Yandex Vision») আলাদাভাবে বিকশিত হচ্ছে।[6]
তথ্যসূত্র
- Yandex Cloud-এ YandexGPT — পরিষেবার পৃষ্ঠা
- Hugging Face-এ YandexGPT‑5 Lite-এর ওজন
- GitHub-এ YaLM‑100B রিপোজিটরি
সাহিত্য
- Matkin, N. et al. (2024). Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies. arXiv:2407.19816.
- Tsanda, A.; Bruches, E. (2024). Russian-Language Multimodal Dataset for Automatic Summarization of Scientific Papers. arXiv:2405.07886.
- Goloburda, M. et al. (2025). Qorǵau: Evaluating LLM Safety in Kazakh-Russian Bilingual Contexts. arXiv:2502.13640.
- Togmanov, M. et al. (2025). KazMMLU: Evaluating Language Models on Kazakh, Russian, and Regional Knowledge of Kazakhstan. arXiv:2502.12829.
- Noels, S. et al. (2025). What Large Language Models Do Not Talk About: An Empirical Study of Moderation and Censorship Practices. arXiv:2504.03803.
টীকা
- ↑ 1.0 1.1 «“Яндекс” добавил в “Алису” аналог ChatGPT». РБК. [১]
- ↑ 2.0 2.1 «Getting started with YandexGPT (Quickstart)». Yandex Cloud Docs. [২]
- ↑ 3.0 3.1 3.2 «yandex/YaLM‑100B: Pretrained language model with 100B». GitHub. [৩]
- ↑ «Как “Яндекс” решил зарабатывать на своём аналоге ChatGPT». РБК. [৪]
- ↑ «“Яндекс” представил третье поколение нейросетей YandexGPT». РБК. [৫]
- ↑ 6.0 6.1 6.2 «Более мощное семейство моделей YandexGPT 4». Habr. [৬]
- ↑ 7.0 7.1 7.2 «“Яндекс” внедрил YandexGPT 5 Pro в чат с “Алисой Про”». AdIndex. [৭]
- ↑ 8.0 8.1 8.2 8.3 «yandex/YandexGPT‑5‑Lite‑8B‑pretrain». Hugging Face. [৮]
- ↑ «ChatYandexGPT API Reference (max_tokens = 7400)». LangChain Docs. [৯]
- ↑ «Yandex Cloud service quotas and limits → Foundation Models». Yandex Cloud Docs. [১০]
- ↑ «llmarena/llmarena — российская краудсорсинговая платформа оценки LLM». GitHub. [১১]