প্রকাশিত এপ্রিল 16, 2026, 3:00PM EDT
Oluwademilade পাঁচ বছরের বেশি লেখার অভিজ্ঞতা সহ একজন প্রযুক্তি উত্সাহী। তিনি 2022 সালে MUO টিমে যোগদান করেন এবং ভোক্তা প্রযুক্তি, iOS, Android, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার এবং সাইবার নিরাপত্তা সহ বিভিন্ন বিষয় কভার করেন। MUO-তে লেখার পাশাপাশি, HowtoGeek, Cryptoknowmics, TechNerdiness, এবং SlashGear-এ তার কাজ প্রকাশিত হয়েছে।
Oluwademilade নাইজেরিয়ার ইবাদান বিশ্ববিদ্যালয়ে ভর্তি হন, কলেজ অফ মেডিসিন থেকে মেডিকেল ডিগ্রি অর্জন করেন। জনসেবার ক্ষেত্রে অসাধারণ, ওলুওয়াডেমিলাডকে জাতিসংঘের সাথে যুক্ত একটি ছাত্র সংগঠন গ্লোবাল অ্যাকশন অ্যাম্বাসেডর উপাধিতে ভূষিত করেছে। ২০২০ সালে বিশ্বব্যাপী ইতিবাচক প্রভাব ফেলতে তার প্রচেষ্টার স্বীকৃতিস্বরূপ তিনি মালয়েশিয়ার কুয়ালালামপুরে এই উপাধি পেয়েছিলেন।
তার অবসর সময়ে, Oluwademilade নতুন এআই অ্যাপস এবং বৈশিষ্ট্যগুলি পরীক্ষা করা, পরিবার এবং বন্ধুদের জন্য প্রযুক্তিগত সমস্যা সমাধান করা, নতুন কোডিং ভাষা শেখা এবং যখনই সম্ভব নতুন জায়গায় ভ্রমণ করা উপভোগ করে৷
আপনি যখনই ChatGPT, Gemini, এবং লাইকগুলিতে একটি প্রম্পট পাঠান, এটি ইন্টারনেট জুড়ে ভ্রমণ করে, কোথাও একটি সার্ভারে অবতরণ করে এবং এমন একটি সিস্টেমের অংশ হয়ে যায় যা আপনি সত্যিই দেখতে পান না। ক্লাউড মডেলগুলি দ্রুত, স্মার্ট এবং সহজে ব্যবহার করার কারণে এই ট্রেড-অফটি সাধারণত মূল্যবান৷
কিন্তু আমার ফোনে স্থানীয়ভাবে একটি ছোট ভাষার মডেল চালানোর ফলে আমি যা এআই ব্যবহার করি তা পরিবর্তন করেছি। অভিজ্ঞতাটি আরও ব্যক্তিগত, এবং কখনও কখনও আমার প্রত্যাশার চেয়ে বেশি ব্যবহারিক। এটি ক্লাউড এআই-এর মতো শক্তিশালী নয়, তবে কিছু জিনিসের জন্য এটি আসলে সবচেয়ে ভালো টুল।
আমার ফোনে স্থানীয় এলএলএম ব্যবহার করে আমি শেষ করেছি এটি সবচেয়ে কার্যকর উপায়।
সম্পর্কিত
আমি এটিকে চিন্তার অংশীদার হিসাবে ব্যবহার করি
প্রশ্নের জন্য আমি আমার ফোন ছেড়ে যেতে চাই না
ক্রেডিট: Oluwademilade Afolabi / MakeUseOf একটি নির্দিষ্ট ধরণের প্রশ্ন রয়েছে যা আপনাকে ChatGPT বা এমনকি Google এ টাইপ করার আগে বিরতি দেয়। এটি অনুপযুক্ত বলে নয়, তবে এটি যথেষ্ট ব্যক্তিগত যে এটি আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে সংযুক্ত একটি সার্ভারে প্রেরণ করা ভাল লাগছে না৷ "অত্যধিক ব্যক্তিগত" হিসাবে যা গণনা করা হয় তা ব্যক্তি থেকে ব্যক্তিতে আলাদা হবে, তবে প্রত্যেকের কাছেই সেই অদৃশ্য লাইন আছে বলে মনে হয়৷
এই প্রশ্নগুলি আমি পরিবর্তে একটি স্থানীয় মডেলে নেওয়া শুরু করেছি। কথোপকথনটি আমার হার্ডওয়্যারে থাকে এবং আমি যদি অতিরিক্ত সতর্ক হতে চাই, আমি আমার ফোনটিকে এয়ারপ্লেন মোডে ফ্লিপ করতে পারি এবং সত্যিকারের এয়ার-গ্যাপড কথোপকথন করতে পারি। সেই মুহুর্তে, এটি সত্যিই শুধুমাত্র আপনি এবং মডেল, বাইরের বিশ্বের সাথে কোন সংযোগ নেই৷
৷এটি আমি কীভাবে এআই ব্যবহার করি তা পরিবর্তন করে। আমি উচ্চস্বরে চিন্তা করতে, অর্ধগঠিত ধারণাগুলি পরীক্ষা করতে বা প্রশ্ন করতে ইচ্ছুক যেগুলি আমি সাধারণত নিজের কাছে রাখি।
MNN
আমি এতে অগোছালো নোট ফেলে দিই
এবং কিছু কাঠামো ফিরে পান
ক্রেডিট: Oluwademilade Afolabi / MakeUseOf আমি অনেক নোট নিই, এবং সত্যি বলতে, তাদের বেশিরভাগই জগাখিচুড়ি। এতে স্পীচ-টু-টেক্সট ট্রান্সক্রিপ্ট অন্তর্ভুক্ত থাকে যা নিজেদের মধ্যে লুপ ব্যাক করে, শূন্য প্রসঙ্গ সহ বুলেট পয়েন্ট, অর্ধ-সমাপ্ত চিন্তাভাবনা যা মুহূর্তের মধ্যে নিখুঁতভাবে উপলব্ধি করে এবং পরে কিছুই হয় না। আমার পুরানো কর্মপ্রবাহের মধ্যে অনেক বেশি তাকানো, চারপাশে লাইন এলোমেলো করা এবং ধীরে ধীরে আমি যা বোঝাতে চেয়েছিলাম তা পুনর্গঠনের চেষ্টা করা জড়িত৷
এখন আমি সেই মস্তিষ্কের ডাম্পগুলিকে একটি স্থানীয় মডেলে পেস্ট করি এবং সেগুলিকে সংগঠিত করতে বলি৷ এটি থ্রেডটি টেনে আনতে পারে, আমি কী চারপাশে ঘুরছিলাম তা বের করতে পারে এবং তৈরি করার জন্য আরও ক্লিনার কিছু ফিরিয়ে দিতে পারে। সব পালিশ নয়, কিন্তু এগিয়ে যাওয়ার জন্য যথেষ্ট সুসংগত।
এটি বিশেষ করে এমন নোটগুলির জন্য ভাল কাজ করে যেগুলি কোথাও পাঠাতে খুব কাঁচা মনে হয়৷ যেহেতু সবকিছুই ডিভাইসে থাকে, আমি প্রকৃত নাম, পরিসংখ্যান বা ব্যক্তিগত প্রসঙ্গ সহ উপাদান পেস্ট করতে দ্বিধা করি না। যেমনটি আমি আগে উল্লেখ করেছি, পাঠ্যটি কোথায় যাচ্ছে সে সম্পর্কে কোনও মানসিক বিরতি নেই, কারণ এটি কখনই মেশিন ছেড়ে যায় না। ঠিক এই কারণেই আমি স্থানীয় AI-তে সবকিছু স্যুইচ করেছি এবং ক্লাউডে আমার নথি পাঠানো বন্ধ করে দিয়েছি।
আমি দ্রুত কোড চেক চালাই
যখন আমি শুধু যুক্তি পরীক্ষা করতে চাই
মালিকানামূলক যুক্তি, অভ্যন্তরীণ টুলিং, ক্লায়েন্ট-নির্দিষ্ট কনফিগারেশন - এগুলি প্রচুর পরিস্থিতি যেখানে ক্লাউড মডেলে কোড পেস্ট করা সীমারেখা খারাপ ধারণা, পরিষেবার শর্তাবলী যাই হোক না কেন। আমি যখন আমার ল্যাপটপ থেকে দূরে থাকি তখন আমার ফোনে চলমান একটি স্থানীয় LLM একটি হালকা ফলব্যাক হয়ে গেছে। যেমন ডেস্কটপে MCP টুল সহ স্থানীয় LLM ব্যবহার করার বিভিন্ন আকর্ষণীয় উপায় রয়েছে, আমি একটি ত্রুটি বর্ণনা করতে পারি, একটি ছোট ফাংশন পেস্ট করতে পারি, অথবা আমার ফোন থেকে সরাসরি যুক্তির একটি অংশ কী করছে তার একটি সরল-ইংরেজি ব্যাখ্যা চাইতে পারি৷
সম্পর্কিত
এটি একটি সঠিক IDE এর প্রতিস্থাপন নয়, এমনকি কাছাকাছিও নয়, তবে এটি শূন্যস্থান পূরণ করে। এটি ছোট স্নিপেটের সাথে সবচেয়ে ভাল কাজ করে, যেমন সর্বাধিক কয়েকশ লাইন। সেই পরিসরের মধ্যে, এমনকি বিনয়ী অন-ডিভাইস মডেলগুলি যুক্তি ব্যাখ্যা করতে, সুস্পষ্ট ভুলগুলি চিহ্নিত করতে বা পরিষ্কার পদ্ধতির পরামর্শ দিতে সক্ষম৷
আমি এটিকে শূন্য-চাপের ভাষা শিক্ষক হিসাবে ব্যবহার করি
রেখা, স্কোর বা চাপ ছাড়াই অনুশীলন করুন
ক্রেডিট: Oluwademilade Afolabi / MakeUseOf ক্লাউড-ভিত্তিক ভাষা অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রায়শই শেখার সরঞ্জামগুলির চেয়ে মোবাইল গেমগুলির মতো বেশি মনে করে। তারা স্ট্রিকগুলি ট্র্যাক করে, আপনাকে বিজ্ঞপ্তিগুলির সাথে ধাক্কা দেয় এবং আপনাকে নিযুক্ত রাখতে বিজ্ঞাপনগুলিতে ছিটিয়ে দেয়৷ স্থানীয় এলএলএম এর কিছুই করে না।
আমি ফ্রেঞ্চ এবং স্প্যানিশ ভাষা অনুশীলন করার জন্য এটি ব্যবহার করছি। একটি নতুন ভাষা শেখার শর্টকাট হিসাবে একটি Kindle এবং ChatGPT ব্যবহার করার কৌশল থেকে অনুপ্রেরণা নিয়ে, আমি বিশ্রী ব্যাকরণের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারি, ভূমিকা পালনের পরিস্থিতির জন্য অনুরোধ করতে পারি, বা ভুলের বিষয়ে চিন্তা না করে কেবল নৈমিত্তিক কথোপকথন করতে পারি। কোন স্কোরিং সিস্টেম নেই এবং মূল্যায়ন করার কোন অনুভূতি নেই।
কারণ এটি স্থানীয়ভাবে চলে, এটি অফলাইনেও কাজ করে। আমি একটি ফ্লাইট চলাকালীন অনুশীলন করতে পারি, দাগযুক্ত হোটেল ওয়াই-ফাইতে বা আমার সংযোগ অবিশ্বাস্য যে কোনও জায়গায়। এটি সংযোগের আশেপাশে পরিকল্পনা না করেই ছোট সেশনে চাপ দেওয়া সহজ করে তোলে৷
আমি জিনিসের দিকে আমার ক্যামেরা নির্দেশ করি এবং জিজ্ঞাসা করি...
এটা কি?
ক্রেডিট: রাঘব শেঠি/MakeUseOf কিছু স্থানীয় মডেল ইমেজ এবং টেক্সট পরিচালনা করতে পারে (এগুলিকে আসলে মাল্টিমোডাল মডেল বলা হয়), যা ব্যবহারের একটি ব্যবহারিক সেট খুলে দেয়। আমি সাধারণত হোয়াইটবোর্ডের সারসংক্ষেপ, হাতে লেখা নোট ব্যাখ্যা করতে এবং দ্রুত ফটোগুলি থেকে মূল পয়েন্টগুলি বের করতে এগুলি ব্যবহার করি৷
এটি দৈনন্দিন পরিস্থিতিতেও সহায়ক। আমি অ্যালার্জেনগুলিকে দুবার-চেক করার জন্য উপাদানের লেবেলগুলি স্ন্যাপ করেছি, অপরিচিত পদগুলি বোঝার জন্য পণ্যের প্যাকেজিং ফটোগ্রাফ করেছি এবং মোটামুটি সনাক্তকরণ পেতে গাছপালাগুলির ছবি তুলেছি। মডেলটি সম্পূর্ণরূপে অন-ডিভাইস চালালে এর কোনোটির জন্যই ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন হয় না।
ফলাফল সবসময় নিখুঁত হয় না। ছোট মডেলগুলি বিশদ বিবরণকে হ্যালুসিনেট করতে পারে, বিশেষত যখন চিত্রটি ঝাপসা বা বিশৃঙ্খল থাকে। তবুও, এটি প্রায়শই দ্রুত প্রসঙ্গ বা দ্বিতীয় মতামতের জন্য যথেষ্ট ভাল, যা সাধারণত আমার প্রয়োজন।
একটি ছোট মডেল, কিন্তু একটি ভিন্ন ধরনের উপযোগিতা
MNN চ্যাট, আলিবাবা একটি ওপেন সোর্স প্রজেক্ট হিসেবে ডেভেলপ করেছে, মোবাইল হার্ডওয়্যারের পারফরম্যান্সকে কতটা ভালোভাবে চেপে ধরেছে তার কারণে এই ধরনের কাজের জন্য আমার কাছে যেতে হয়েছে। এটি এককভাবে প্রমাণ করে যে আপনি আপনার অ্যান্ড্রয়েড ফোনে একটি ছোট LLM চালাতে পারেন (এবং উচিত)৷
এটি বলেছে, আপনার ফোনে একটি স্থানীয় এলএলএম চালানো ক্লাউড এআই-এর প্রতিস্থাপন নয়। ভারী উত্তোলন, জটিল যুক্তি, কোডিং, গভীর গবেষণা, এই সমস্ত কিছুর ক্ষেত্রে বড় মডেলগুলির এখনও প্রান্ত রয়েছে। কিন্তু এটা আসলে বিন্দু নয়; স্থানীয় মডেলগুলি একটি ভিন্ন ভূমিকা পূরণ করে। এগুলি ব্যক্তিগত, সর্বদা নাগালের মধ্যে এবং ছোট, দৈনন্দিন কাজের জন্য বেশ উপযোগী৷
৷