ইলন মাস্কের X গ্রোক-চালিত অ্যালগরিদম ওপেন-সোর্স করেছে যা 'For You' ফিড পরিচালনা করে

Elon Musk-এর সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম X মঙ্গলবার সোশ্যাল মিডিয়ার সবচেয়ে কঠোরভাবে রক্ষিত গোপনীয়তাগুলির একটির উপর থেকে পর্দা সরিয়ে দেওয়ার প্রতিশ্রুতি পূরণ করেছে, মেশিন লার্নিং আর্কিটেকচার প্রকাশ করেছে যা নির্ধারণ করে ব্যবহারকারীদের ফিডে কোন পোস্টগুলি প্রদর্শিত হয়।

"আমরা আমাদের নতুন 𝕏 অ্যালগরিদম ওপেন-সোর্স করেছি, যা xAI-এর Grok মডেলের মতো একই ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার দ্বারা চালিত," X-এর ইঞ্জিনিয়ারিং টিম টুইট করেছে।

"আমরা জানি অ্যালগরিদমটি বোকা এবং এর ব্যাপক উন্নতি প্রয়োজন, তবে অন্তত আপনি আমাদের রিয়েল-টাইমে এবং স্বচ্ছতার সাথে এটিকে আরও ভাল করার জন্য সংগ্রাম করতে দেখতে পারবেন," রিলিজের পরে Musk টুইট করেছেন। "অন্য কোনও সোশ্যাল মিডিয়া কোম্পানি এটি করে না।"

এই রিলিজটি Musk গত সপ্তাহে করা একটি প্রতিশ্রুতি পূরণ করে যখন তিনি পোস্ট করেছিলেন যে তিনি "নতুন X অ্যালগরিদম, যার মধ্যে ব্যবহারকারীদের কাছে কোন জৈব এবং বিজ্ঞাপন পোস্ট সুপারিশ করা হয় তা নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত সমস্ত কোড সহ, ৭ দিনের মধ্যে ওপেন সোর্স করবেন।"

তিনি প্রতিশ্রুতি দিয়েছিলেন যে আপডেটগুলি "প্রতি ৪ সপ্তাহে পুনরাবৃত্তি করা হবে, বিস্তৃত ডেভেলপার নোট সহ, যাতে আপনি বুঝতে পারেন কী পরিবর্তিত হয়েছে।"

GitHub রিপোজিটরিতে একটি Grok-ভিত্তিক ট্রান্সফরমার মডেলের বিবরণ রয়েছে যা X-এর 'For You' ফিড পোস্টগুলিকে লাইক এবং রিপ্লাইয়ের মতো ব্যবহারকারীর কার্যকলাপ পূর্বাভাস দিয়ে র‍্যাঙ্ক করে, হাতে তৈরি ফিচার ছাড়াই এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, Rust এবং Python-এ মডুলার পুনরুদ্ধার এবং স্কোরিংয়ের জন্য তৈরি।

অ্যালগরিদমটি দুটি উৎস থেকে কন্টেন্ট পুনরুদ্ধার করে: ব্যবহারকারীরা যে অ্যাকাউন্টগুলি অনুসরণ করেন সেখান থেকে ইন-নেটওয়ার্ক পোস্ট এবং ML-ভিত্তিক পুনরুদ্ধারের মাধ্যমে আবিষ্কৃত আউট-অফ-নেটওয়ার্ক পোস্ট, উভয়কে একটি স্কোরিং সিস্টেমের মাধ্যমে একত্রিত করে যা প্রতিটি পোস্টের জন্য এনগেজমেন্ট সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেয়।

LLM খরচ ট্র্যাকার TknOps.io-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং CEO Midhun Krishna M বলেছেন যে ওপেন-সোর্স রিলিজ শিল্প মান পরিবর্তন করতে পারে।

"Grok-ভিত্তিক ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার প্রকাশ করে, X মূলত ডেভেলপারদের একটি নকশা দিচ্ছে যা বছরের পর বছর ধরে ব্ল্যাক বক্স থাকা সুপারিশ সিস্টেমগুলি বুঝতে এবং সম্ভাব্যভাবে উন্নত করতে," তিনি Decrypt-কে বলেছেন। "এই স্তরের স্বচ্ছতা অন্যান্য প্ল্যাটফর্মগুলিকে অনুসরণ করতে বা কেন তারা করবে না তা ব্যাখ্যা করতে বাধ্য করতে পারে।"

"সৃষ্টিকর্তারা শিখতে পারবেন কী কাজ করে এবং অন্ধভাবে সিস্টেমকে গেমিং না করে সামঞ্জস্য করতে পারবেন, যখন স্পষ্ট প্রণোদনা সাধারণ ব্যবহারকারীদের উপকৃত করে এবং আরও ভাল কন্টেন্টের দিকে পরিচালিত করে," তিনি যোগ করেছেন।

যখন জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল যে ওপেন-সোর্স কোড ব্যবহারকারীদের নির্ধারণ করতে সাহায্য করতে পারে কি কোন পোস্ট ভাইরাল হয়, Grok নিজেই অ্যালগরিদম বিশ্লেষণ করে পাঁচটি মূল কারণ চিহ্নিত করেছে।

এর মধ্যে রয়েছে লাইক এবং রিপোস্টের জন্য ব্যবহারকারীর ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে এনগেজমেন্ট পূর্বাভাস, সময়োপযোগী ব্যক্তিগতকৃত পোস্টগুলি উচ্চতর স্কোর করার সাথে কন্টেন্টের নতুনত্ব এবং প্রাসঙ্গিকতা, পুনরাবৃত্ত লেখকদের সীমিত করে বৈচিত্র্য স্কোরিং, অনুসৃত অ্যাকাউন্ট এবং ML-প্রস্তাবিত পোস্টগুলির মধ্যে ভারসাম্য, এবং ব্লক এবং মিউট থেকে নেতিবাচক সংকেত যা স্কোর কমায়।

তদন্তের অধীনে X

এই রিলিজটি X-এর AI উদ্যোগের বর্ধিত তদন্তের মধ্যে এসেছে, কারণ গত সপ্তাহে, X InfoFi প্রকল্পগুলির জন্য API অ্যাক্সেস প্রত্যাহার করেছে যা প্ল্যাটফর্ম এনগেজমেন্টের জন্য ব্যবহারকারীদের পুরস্কৃত করেছিল, প্রোডাক্ট প্রধান Nikita Bier ঘোষণা করেছেন যে কোম্পানি AI-উৎপন্ন স্প্যাম উদ্বেগের কারণে "X-এ পোস্ট করার জন্য ব্যবহারকারীদের পুরস্কৃত করে এমন অ্যাপগুলিকে আর অনুমতি দেবে না"।

সম্প্রতি, X Grok-এর ইমেজ জেনারেশন এবং এডিটিং ফিচারগুলি শুধুমাত্র পেইড সাবস্ক্রাইবারদের জন্য সীমাবদ্ধ করেছে এবং চ্যাটবট ব্যবহার করে অসম্মতিমূলক যৌন ছবি তৈরি করার পরে, যার মধ্যে নাবালকদের ছবিও রয়েছে, প্রকৃত মানুষের ছবি সম্পাদনা প্রতিরোধে প্রযুক্তিগত ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করেছে, যা বিশ্বজুড়ে নিয়ন্ত্রকদের তদন্ত শুরু করতে প্ররোচিত করেছে যা প্রয়োগ পদক্ষেপের দিকে পরিচালিত হতে পারে।