---
title: "Jais (language model) (BN)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Jais_(language_model)_(BN)"
language: "bn"
categories:
  - "Category:Bengali"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM families"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 3313
wiki_created_at: 2026-09-06T23:18:50Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:18:50Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:56:17Z
---

# Jais (language model) (BN)

**Jais** (উচ্চারণ «জেইস») — এটি একটি উন্মুক্ত বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) পরিবার, যা সংযুক্ত আরব আমিরাতে তৈরি এবং বিশেষভাবে আরবি ভাষার জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>। মডেলটির নামকরণ করা হয়েছে জেবেল জেইস পর্বতের নামে — যা সংযুক্ত আরব আমিরাতের সর্বোচ্চ শৃঙ্গ<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-reuters-launch-2)</sup>।

প্রকল্পটি তৈরি হয়েছে গবেষণা প্রতিষ্ঠান **Inception** (প্রযুক্তি কনগ্লোমারেট G42-এর একটি অঙ্গপ্রতিষ্ঠান), ***মোহামেদ বিন জায়েদ ইউনিভার্সিটি অব আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (MBZUAI)*** এবং ক্যালিফোর্নিয়ার AI-চিপ নির্মাতা Cerebras Systems-এর সহযোগিতায়<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-reuters-launch-2)</sup>। Jais একটি মুক্ত লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশ্যে প্রকাশিত হয়েছে, যা আরবি ভাষার AI ইকোসিস্টেমের বিকাশকে উৎসাহিত করতে, সাংস্কৃতিক-ভাষাগত ঐতিহ্য সংরক্ষণ করতে এবং আরবিভাষী বিশ্বের কাছে আধুনিক AI প্রযুক্তিকে আরও সহজলভ্য করতে উদ্দিষ্ট<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>।

## উন্নয়নের ইতিহাস ও প্রকাশনা

Jais প্রকল্পটি ২০২৩ সালে উদ্যোগ নেওয়া হয়, কম-সম্পদ ভাষার জন্য বিদ্যমান LLM-গুলোর সীমাবদ্ধতার প্রেক্ষাপটে। ডেভেলপাররা আরবি এবং ইংরেজি উভয় ভাষা সমানভাবে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম মানসম্পন্ন দ্বিভাষিক মডেলের অভাব লক্ষ্য করেছিলেন<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-reuters-launch-2)</sup>।

### Jais-13B: প্রথম সংস্করণ

প্রথম সংস্করণ, **Jais-13B**, **২০২৩ সালের ৩০ আগস্ট** প্রকাশিত হয় এবং এতে **১৩ বিলিয়ন প্যারামিটার** ছিল<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>। মডেলটি ইংরেজি ও আরবি পাঠ্যের মিশ্রিত corpus-এ প্রশিক্ষিত হয়েছিল, যার পরিমাণ ছিল **৩৯৫ বিলিয়ন token**<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-jais-paper-3)</sup>। প্রকাশের সময় এটিকে «সর্বোচ্চ মানের আরবি LLM» হিসেবে আখ্যায়িত করা হয়েছিল<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>।

### Jais-30B: মাপ বৃদ্ধি

**২০২৩ সালের ৮ নভেম্বর**, তিন মাসেরও কম সময়ের মধ্যে, কনসোর্টিয়াম দ্বিতীয় ও উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত সংস্করণ — **Jais-30B** উপস্থাপন করে, যাতে **৩০ বিলিয়ন প্যারামিটার** রয়েছে<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-computerweekly-30b-4)</sup>। মাপ বৃদ্ধির প্রয়োজনীয়তা ছিল সারসংক্ষেপ ও অনুবাদের মতো আরও জটিল ব্যবহারিক কাজ সমাধানের জন্য। মডেলটি একটি বর্ধিত ও পরিশোধিত dataset-এ প্রশিক্ষিত হয়েছিল, যার পরিমাণ **১.৬৩ ট্রিলিয়ন token**<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-computerweekly-30b-4)</sup>।

### Jais-70B এবং মডেল পরিবার

**২০২৪ সালের ৬ আগস্ট** Inception (G42) ফ্ল্যাগশিপ মডেল **Jais-70B** (৭০ বিলিয়ন প্যারামিটার) এবং সংশ্লিষ্ট মডেলগুলোর একটি সম্পূর্ণ পরিবার চালু করার ঘোষণা দেয়<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-mediaoffice-70b-5)</sup>। Jais-70B আরবি ভাষাভিত্তিক সবচেয়ে বড় উন্মুক্ত LLM হয়ে ওঠে। এর উন্নয়নে *continuous training* পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়েছিল: শূন্য থেকে প্রশিক্ষণের পরিবর্তে Meta-র **Llama 2** 70B মডেলকে ভিত্তি হিসেবে নিয়ে আরবি ভাষায় **৩৩০ বিলিয়ন token**-এ fine-tuning করা হয়। এটি Llama 2 থেকে ইংরেজি ভাষার জ্ঞান কার্যকরভাবে স্থানান্তর করতে এবং আরবি ভাষা শেখার দিকে সম্পদ কেন্দ্রীভূত করতে সক্ষম করেছে<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-mediaoffice-70b-5)</sup>।

## আর্কিটেকচার ও প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্য

Jais GPT-3 আর্কিটেকচার (*decoder-only*) ভিত্তিক অটোরিগ্রেসিভ transformer মডেলের অন্তর্গত। মডেলটির মূল বৈশিষ্ট্য হলো আরবি ও ইংরেজি ভাষায় এর দ্বিভাষিক বিশেষায়ন, যেখানে অনেক বহুভাষিক LLM-এ ইংরেজির আধিপত্য থাকে। এটি আরবি ভাষা ও এর উপভাষাগুলোর গভীর বোঝাপড়া অর্জনে সহায়তা করে<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-jais-paper-3)</sup>।

Jais তৈরিতে অগ্রণী প্রযুক্তিগত সমাধানগুলো সংযুক্ত করা হয়েছে<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-jais-paper-3)</sup>:

- **ALiBi পজিশনিং**: একটি বিশেষ positional embedding স্কিম, যা মডেলকে প্রশিক্ষণকালীন context-এর চেয়ে দীর্ঘ context প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।
- **SwiGLU অ্যাক্টিভেশন**: একটি অ্যাক্টিভেশন ফাংশন যা প্রশিক্ষণের মান এবং নিউরাল স্তরগুলোর এক্সপ্রেসিভনেস বৃদ্ধি করে।
- **Maximal Update Parametrization (µP)**: হাইপারপ্যারামিটার কনফিগারেশনের একটি পদ্ধতি যা মডেলের আকার বৃদ্ধির সময় প্রশিক্ষণকে স্থিতিশীল রাখে।
- **বিশেষায়িত tokenizer**: আরবি ও ইংরেজি ভাষার বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করে তৈরি, যা সার্বজনীন tokenizer-এর তুলনায় আরবি পাঠ্যের জন্য token সংখ্যা ৩–৪ গুণ কমায় এবং কার্যক্ষমতা বাড়ায়<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-microsoft-azure-blog-6)</sup>।

মূল মডেলগুলো (*foundation models*) ছাড়াও, **Jais-chat** সংস্করণ প্রকাশিত হয়েছে, যা চ্যাটবট ও সহকারীর কাজের সাথে মানানসই করতে ৯.৬ মিলিয়ন প্রশ্ন-উত্তর জোড়ায় অতিরিক্তভাবে fine-tuning করা হয়েছে<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-jais-paper-3)</sup>।

## প্রশিক্ষণ ও dataset

প্রকল্পের প্রধান কাজগুলোর একটি ছিল আরবি পাঠ্যের একটি মানসম্পন্ন ও বিশাল corpus তৈরি করা। Jais-13B-এর জন্য চূড়ান্ত প্রশিক্ষণ সেট ছিল **৩৯৫ বিলিয়ন token**, যার মধ্যে:

- **১১৬ বিলিয়ন token (২৯%)** — আরবি পাঠ্য।
- **২৭৯ বিলিয়ন token (৭১%)** — ইংরেজি পাঠ্য ও প্রোগ্রামিং কোড।

আরবি উপাদান ইচ্ছাকৃতভাবে উল্লেখযোগ্য (প্রায় ৩০%) রাখা হয়েছিল, যাতে ভাষায় উচ্চমানের দক্ষতা নিশ্চিত করা যায়<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-jais-paper-3)</sup>। তথ্যে বই, সংবাদ নিবন্ধ, ওয়েবপেজ এবং সোর্স কোড অন্তর্ভুক্ত ছিল। মানসম্পন্ন আরবি পাঠ্যের পরিমাণ বৃদ্ধির জন্য ইংরেজি উৎসের মেশিন অনুবাদ ব্যবহার করা হয়েছিল<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-jais-paper-3)</sup>।

মডেলগুলোর প্রশিক্ষণ আবুধাবিতে **Condor Galaxy 1 (CG-1)** সুপারকম্পিউটারে পরিচালিত হয়েছিল, যা G42 ও Cerebras Systems যৌথভাবে তৈরি করেছে। এই অবকাঠামোর সুবাদে Jais-13B-এর প্রশিক্ষণে মাত্র প্রায় ৩.৫ দিন বিশুদ্ধ সময় লেগেছিল<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-reuters-launch-2)</sup>।

## প্রয়োগ ও গুরুত্ব

Jais আরবি ভাষা এবং আধুনিক LLM-এ অপর্যাপ্তভাবে প্রতিনিধিত্বকারী অন্যান্য ভাষিক সম্প্রদায়ের জন্য জেনারেটিভ AI-এর বিকাশে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হিসেবে বিবেচিত। মডেলটিতে উন্মুক্ত অ্যাক্সেস মধ্যপ্রাচ্য ও উত্তর আফ্রিকার অঞ্চলে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির বিস্তারকে উৎসাহিত করতে উদ্দিষ্ট।

চালু হওয়ার পর থেকে প্রকল্পটি সংযুক্ত আরব আমিরাতের সরকারি ও বাণিজ্যিক প্রতিষ্ঠানের আগ্রহ আকর্ষণ করেছে। সংযুক্ত আরব আমিরাতের পররাষ্ট্র মন্ত্রণালয়, তেল ও গ্যাস কোম্পানি ADNOC, বিমান সংস্থা Etihad Airways এবং First Abu Dhabi Bank প্রাথমিক অ্যাক্সেস পেয়েছে<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>। ২০২৪ সালে Microsoft তার ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম Microsoft Azure-এ Jais সংযুক্ত করার ঘোষণা দেয়, যা বৈশ্বিক ব্যবহারকারীদের কাছে এটি সহজলভ্য করে তোলে<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-microsoft-azure-blog-6)</sup>।

Jais-এর নির্মাতারা আরবি সাংস্কৃতিক-ভাষাগত ঐতিহ্য সংরক্ষণে এর ভূমিকার উপর জোর দেন। Inception-এর প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা অ্যান্ড্রু জ্যাকসনের মতে, প্রকল্পটির লক্ষ্য «নিশ্চিত করা যে তার সমৃদ্ধ ঐতিহ্য সহ আরবি ভাষা AI-এর দৃশ্যপটে তার কণ্ঠস্বর খুঁজে পায়»<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>। সংগৃহীত অভিজ্ঞতা অন্যান্য ভাষা ও সংস্কৃতির জন্য অনুরূপ LLM তৈরিতে ব্যবহারের পরিকল্পনা রয়েছে<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_note-cerebras-launch-1)</sup>।

## সাহিত্য

- Shazeer, N.; et al. (2020). *GLU Variants Improve Transformer*. arXiv:2002.05202.
- Press, O.; et al. (2021). *Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation*. arXiv:2108.12409.
- Yang, G.; et al. (2022). *Tensor Programs V: Tuning Large Neural Networks via Zero‑Shot Hyperparameter Transfer*. arXiv:2203.03466.
- Ali, A. R.; et al. (2022). *A Large and Diverse Arabic Corpus for Language Modeling*. arXiv:2201.09227.
- Sengupta, N.; et al. (2023). *Jais and Jais‑chat: Arabic‑Centric Foundation and Instruction‑Tuned Open Generative Large Language Models*. arXiv:2308.16149.
- Inception AI (2024). *JAIS 30B Whitepaper*. Online whitepaper.
- Koto, F.; et al. (2024). *ArabicMMLU: Assessing Massive Multitask Language Understanding in Arabic*. arXiv:2402.12840.
- Qian, Z.; et al. (2024). *CamelEval: Advancing Culturally Aligned Arabic Language Models and Benchmarks*. arXiv:2409.12623.
- Blake, C.; et al. (2024). *u‑μP: The Unit‑Scaled Maximal Update Parametrization*. arXiv:2407.17465.
- Inception AI; MBZUAI; Cerebras Systems (2024). *Jais Family Model Card*. Hugging Face.

## তথ্যসূত্র

1.  <span id="cite_note-cerebras-launch-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-2)</sup> <sup>[1.3](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-3)</sup> <sup>[1.4](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-4)</sup> <sup>[1.5](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-5)</sup> <sup>[1.6](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-cerebras-launch_1-6)</sup> «Meet "Jais", The World's Most Advanced Arabic Large Language Model Open Sourced by G42's Inception». *Cerebras Systems*. <a href="https://www.cerebras.ai/press-release/meet-jais-the-worlds-most-advanced-arabic-large-language-model-open-sourced-by-g42s-inception" class="external autonumber" rel="nofollow">[১]</a></span>
2.  <span id="cite_note-reuters-launch-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-reuters-launch_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-reuters-launch_2-1)</sup> <sup>[2.2](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-reuters-launch_2-2)</sup> <sup>[2.3](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-reuters-launch_2-3)</sup> «UAE's G42 launches open source Arabic language AI model». *Reuters*. <a href="https://www.reuters.com/technology/uaes-g42-launches-open-source-arabic-language-ai-model-2023-08-30/" class="external autonumber" rel="nofollow">[২]</a></span>
3.  <span id="cite_note-jais-paper-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-jais-paper_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-jais-paper_3-1)</sup> <sup>[3.2](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-jais-paper_3-2)</sup> <sup>[3.3](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-jais-paper_3-3)</sup> <sup>[3.4](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-jais-paper_3-4)</sup> <sup>[3.5](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-jais-paper_3-5)</sup> «\[2308.16149\] Jais and Jais-chat: Arabic-Centric Foundation and Instruction-Tuned Open Generative Large Language Models». *arXiv*. <a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2308.16149" class="external autonumber" rel="nofollow">[৩]</a></span>
4.  <span id="cite_note-computerweekly-30b-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-computerweekly-30b_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-computerweekly-30b_4-1)</sup> «Upgraded Arabic large language model is twice as big». *Computer Weekly*. <a href="https://www.computerweekly.com/news/366567153/Arabic-LLM-Jais-gets-a-new-version-thats-twice-as-large" class="external autonumber" rel="nofollow">[৪]</a></span>
5.  <span id="cite_note-mediaoffice-70b-5">↑ <sup>[5.0](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-mediaoffice-70b_5-0)</sup> <sup>[5.1](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-mediaoffice-70b_5-1)</sup> «G42 launches JAIS 70B and 20 other AI models to advance Arabic natural language processing». *Abu Dhabi Media Office*. <a href="https://www.mediaoffice.abudhabi/en/technology/g42-launches-jais-70b-and-20-other-ai-models-to-advance-arabic-natural-language-processing/" class="external autonumber" rel="nofollow">[৫]</a></span>
6.  <span id="cite_note-microsoft-azure-blog-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-microsoft-azure-blog_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/Jais_(language_model)_(BN)#cite_ref-microsoft-azure-blog_6-1)</sup> «Introducing JAIS: Arabic-centric Large Language Model on Azure». *Microsoft Tech Community*. <a href="https://techcommunity.microsoft.com/blog/aiplatformblog/introducing-jais-arabic-centric-large-language-model-on-azure/4137329" class="external autonumber" rel="nofollow">[৬]</a></span>