අද දින පළමු වරට Laguna S 2.1 නමින් නව AI මොඩලයක් ප්රකාශයට පත් කරමින්, කෘත්රීම බුද්ධිය ක්ෂේත්රයේ තවත් මට්ටමක් ඉදිරියට ගෙන ගිය හැකි බව පෙන්වා දී ඇත. මෙම මොඩලය 118 බිලියන පරාමිතීන් (parameters) සමඟ, එක් ටෝකනයකට 8 බිලියන ක්රියාකාරී පරාමිතීන් (activated parameters) භාවිතා කරයි. අති විශාල 1 මිලියනයක් පමණ ටෝකන පරාසයක (context window) තොරතුරු සකස් කරගත හැකි බැවින්, දිගු කාලීන කාර්යයන් සඳහා ඉතා සුදුසු වේ.
ඉතා කෙටි කාලයක් තුළ, පුහුණු කිරීම ආරම්භයෙන් නිකුත් කිරීම දක්වා කාලය සති 9 කට අඩු වේ. එම නිසා, Laguna S 2.1 කේත ලිවීම, සොෆ්ට්වෙයා සංවර්ධනය, සහ දිගු‑කාලීන ගැටලු විසඳීමේ බෙන්ච්මාර්ක් වලදී, බොහෝ විට 300 බිලියන පරාමිතීන් ඇති විශාල මොඩලවලට සමාන හෝ ඉහළ ප්රතිඵල ලබා දී ඇත.
විශේෂයෙන්ම, Terminal‑Bench 2.1 බෙන්ච්මාර්ක් එකේ 70.2% සාර්ථකත්වය ලබා ගත් අතර, DeepSWE වැනි දිගු‑කාලීන කේත පරීක්ෂණ වලද 40.4% ලකුණු ලබා ඇත. මේ සියල්ලම, මොඩලය ප්රායෝගික පරිසරයේ, තනි පරිගණකයක් හෝ කුඩා සේවාදායකයකද සාර්ථකව ක්රියාත්මක විය හැකි බව පෙන්වයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ලැගුනා S 2.1 හි කුඩා ප්රමාණය (118B) සහ උසස් කාර්ය සාධනය ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික පරිසරයට විශාල වාසියක් වේ. පළමු වරට, විශ්වවිද්යාල සහ තාක්ෂණික පාසල්වල සිසුන්ට AI මොඩලයන් සමඟ ප්රායෝගික අත්දැකීම් ලබා ගත හැකිය. පරිගණක සම්පත් සීමිතව ඇති නිසා, මෙම මොඩලය දේශීය පරිසරයේ ධාවනය කරමින්, ගවේෂණාත්මක පර්යේෂණ, කේත අභ්යාස, සහ AI‑පදනම් වූ ව්යාපාරික යෙදුම් නිර්මාණය කළ හැක.
- ඩිවලපර් – 1M ටෝකන පරාසය සමඟ, ලොකු ප්රොජෙක්ට්වලට මොඩලය සම්බන්ධ කර, ස්වයංක්රීය කේත ජනනය, දෝෂ හඳුනා ගැනීම, සහ API සම්බන්ධතා ඉතා පහසුවෙන් කළ හැක.
- ශිෂ්ය – AI‑සම්බන්ධිත පාඨමාලා, හොඳම කේත අභ්යාස, සහ තොරතුරු විශ්ලේෂණ කාර්යයන් සඳහා ප්රායෝගික උදාහරණ ලෙස භාවිතා කළ හැක.
- ව්යාපාර – පාරිභෝගික සේවා, දත්ත විශ්ලේෂණ, සහ ස්වයංක්රීය පද්ධති සංවර්ධනය සඳහා, දේශීය සේවාදායක මත මොඩලය ධාවනය කර, ලාභය හා දත්ත රහස්යතාවය රැක ගත හැක.
එමෙන්ම, මොඩලයේ API සහ cloud‑දෘශ්යතාවයන් නොමැතිව, දේශීය පරිසරයේම සම්පූර්ණ පාලනය ලබා දීම, දත්ත සුරක්ෂිතතාවය සහ පාරිභෝගික විශ්වාසය වැඩි කිරීමට උපකාරී වේ.
Laguna S 2.1 නව AI තාක්ෂණයේ මාර්ගයක් විවෘත කරමින්, ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජය, අධ්යාපන ආයතන, හා ව්යාපාරික ක්ෂේත්රයන්ට නව අවස්ථා ගෙන එයි. එය අනාගතයේ AI‑සබැඳි නව නිර්මාණවල පදනමක් බවට පත්වනු ඇත.
