বর্তমানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই নিয়ে আলোচনার অন্যতম একটি বিষয় হলো লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল। সাইবার নিরাপত্তা প্রতিষ্ঠান সফোসের অনুসন্ধানে দেখা গেছে, কিছু নির্দিষ্ট কাজে স্মল মডেল ব্যবহার করেও সাইবার নিরাপত্তার ঝুঁকি সমাধান করা যায়। অনেক ক্ষেত্রে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের থেকেও এর ফলাফল ভালো হয়।

সফোস এমন কিছু ছোট ও দ্রুতগতির এআই মডেল তৈরি করেছে যেগুলো অনেকটা লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের মতই নির্ভুলভাবে কাজ করে। এই মডেলগুলো ব্যবহার করাও তুলনামূলকভাবে সাশ্রয়ী এবং সহজেই কম্পিউটার বা ক্লাউড সিস্টেমে চালানো যায়। অন্যদিকে, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো পরিচালনার খরচ অনেক বেশি হয়ে থাকে।

সাইবার নিরাপত্তার অনেক খাতে জেনারেটিভ এআই প্রয়োজন হয়না। বরং স্মল মডেল দিয়ে শ্রেণীবিন্যাস বা ক্লাসিফিকেশনের মাধ্যমে সমস্যার সমাধান করা যায়। যেমন ক্ষতিকর ওয়েবসাইট শনাক্ত করা, ইমেইলে ভাইরাস আছে কিনা, বা কোন ফাইলে ঝুঁকি আছে কিনা সেটি চিহ্নিত করা। এছাড়া, অনেক সিকিউরিটি কো-পাইলটের কাজও (যেমন এলার্ট দেখা, কোন সমস্যা আগে সমাধান করতে হবে তা ঠিক করা) স্মল মডেল দিয়ে সফলভাবে করা সম্ভব।

এই স্মল মডেলগুলোকে আরও দক্ষ করতে সফোস তিনটি পদ্ধতি ব্যবহার করেছে:

● নলেজ ডিস্টিলেশন: লার্জ মডেলটির জ্ঞান স্মল মডেলগুলোকে শেখানো হয়। অর্থাৎ স্মল মডেলটিতে তথ্য বা জ্ঞান স্থানান্তর করা হয়। এতে, বড় আকারের ডিপ্লয়মেন্টের ঝামেলা ছাড়াই স্মল মডেলের কর্মক্ষমতা বাড়ানো যায়।

● সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং: লার্জ মডেলগুলোতে যেসব তথ্য আগে শনাক্ত করা হয়নি, সেগুলো চিহ্নিত করা হয়। পরবর্তীতে, সেই চিহ্নিত ডেটা থেকে স্মল মডেলগুলো শেখে।

● সিনথেটিক ডেটা জেনারেশন: লার্জ মডেলগুলো কৃত্রিমভাবে কিছু উদাহরণ তৈরি করে, যা দিয়ে স্মল মডেলগুলো আরও ভালোভাবে শেখে।