কোম্পানিগুলি এখনও এআইকে পাইলট প্রকল্প থেকে স্থিতিশীল ব্যবসায়িক টুলে রূপান্তরিত করার পথ খুঁজছে, এবং বিশ্বস্ততার সমস্যাগুলি বাস্তবায়নের প্রধান বাধা হয়ে উঠছে। Pramaana Labs ঘোষণা করেছে যে এটি 27 মিলিয়ন ডলারের বীজ বিনিয়োগ সম্পন্ন করেছে এবং বড় মডেলগুলিকে একটি যাচাইযোগ্য নির্ধারণমূলক সিস্টেম যোগ করতে ফর্মাল ভেরিফিকেশন পদ্ধতির ব্যবহার করবে।
এই ফান্ডিং রাউন্ডটি Khosla Ventures এর নেতৃত্বে এবং Accel, Boldcap, Nexus Venture Partners, Premji Invest এবং Unbound-এর অংশগ্রহণে সম্পন্ন হয়েছে। কোম্পানিটি প্রথমে কর, আইন এবং ওষুধ গবেষণা সহ অত্যন্ত সংবেদনশীল শিল্পগুলিতে ফোকাস করবে, যেখানে ভুলের খরচ প্রায়শই অত্যন্ত বেশি।
প্রথমে উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ শিল্পে যান
প্রমানা মনে করেন, এই ধরনের শিল্পগুলি যদিও নিয়মাবলী জটিল, তবুও কোডিং এবং যাচাইয়ের জন্য বেশি উপযুক্ত। করের উদাহরণ দিয়ে বলা যায়, সংশ্লিষ্ট আইনগুলি নিজেই অসংখ্য স্পষ্ট ধারা দ্বারা গঠিত। এই নিয়মগুলি যখন কার্যকরী কাঠামোতে সাজানো হয়, তখন পরবর্তী যুক্তিসম্পন্ন প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণরূপে মডেল-জেনারেটেড ফলাফলের উপর নির্ভরশীল হওয়ার পরিবর্তে নির্ধারণমূলকের দিকে আরও বেশি এগিয়ে যায়।
কোম্পানির সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও রঞ্জন রাজাগোপালন বলেন, অনেক উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ শিল্প এখনও AI দ্বারা প্রক্রিয়াকরণযোগ্য নয়, বরং এগুলির নিয়মগুলি এখনও ফর্মালাইজড হয়নি। যদি কী নিয়মগুলিকে যাচাইযোগ্য সিস্টেমে রূপান্তরিত করা যায়, তবে মডেলের কী-টাস্কে বায়াস এবং হলুসিনেশনের সমস্যা কমিয়ে আনা যাবে।
বড় মডেলের উপর যাচাইকরণ স্তর যোগ করুন
প্রমানা এর প্রস্তাবনা প্রচলিত বড় মডেল ত্যাগ করে না। এর সিস্টেমের নীচের স্তরে এখনও সাধারণ LLM ব্যবহার করা হয়, যাতে প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার এবং জটিল সমস্যা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা বজায় থাকে; এর উপরে, একটি নির্ধারণমূলক যাচাইকরণ মডিউল যোগ করা হয়েছে, যা মডেলের আউটপুট পূর্বনির্ধারিত নিয়মগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ কিনা তা পরীক্ষা করে।
এই পদ্ধতিটি ফর্মাল ভেরিফিকেশন টুলস থেকে অনুপ্রাণিত। কোম্পানিটি উল্লেখ করেছে যে এর পদ্ধতি ওপেন-সোর্স প্রোগ্রামিং ভাষা LEAN-এর সাথে প্রতিফলিত হয়েছে। এই টুলটি প্রায়শই গাণিতিক প্রমাণ যাচাইয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়। রাজাগোপালন আরও উল্লেখ করেছেন যে ফ্রান্সের CATALA প্রকল্পটি কিছু কর এবং সুবিধা ব্যবস্থাকে বাস্তবায়নযোগ্য কোডে রূপান্তরিত করেছে, যা এই ধরনের পথের জন্য একটি বাস্তবিক উদাহরণ প্রদান করে।
মডেলিংয়ের জন্য ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের আমন্ত্রণ জানান
বিভিন্ন প্রয়োগ পরিস্থিতির জন্য, প্রমানা প্রতিটির জন্য পৃথক ফর্মাল ভেরিফিকেশন সিস্টেম তৈরি করবে এবং শিল্প বিশেষজ্ঞদের দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা হবে। ট্যাক্সের ক্ষেত্রে, কোম্পানিটি আমেরিকান ইন্টারনাল রেভিনিউ সার্ভিসের পূর্ব পরিচালক ড্যানি ওয়ারফেলের সাথে কাজ করছে। সাইবার সিকিউরিটি এবং ওষুধ গবেষণার ক্ষেত্রে, IIT দিল্লি, IIT মাদ্রাজ এবং ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, বার্কলির অধ্যাপকগণ অংশগ্রহণ করছেন।
কোম্পানির কল্পনা অনুযায়ী, এই ধরনের সিস্টেমগুলি স্বাস্থ্য, আর্থিক এবং আইনি পরিণতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ কাজের জন্য উপযুক্ত। এর লক্ষ্য মডেলকে একা সিদ্ধান্ত নিতে দেওয়া নয়, বরং মডেলটিকে একটি যাচাইযোগ্য নিয়মের সেটের মধ্যে যুক্তি দিয়ে উত্তর দিতে দেওয়া, যাতে ব্যবসায়িক বাস্তবায়নের সময় নিয়ন্ত্রণযোগ্যতা বৃদ্ধি পায়।
- ফান্ডিং পরিমাণ: 27 মিলিয়ন ডলার সিড রাউন্ড
- প্রধান বিনিয়োগকারী: Khosla Ventures
- প্রধান পরিস্থিতি: কর, আইন, ঔষধ গবেষণা