ඇම්ඩීගේ Advancing AI 2026 සමුළුවේදී, ලැප්ටොප් එකකින් AI මොඩලයක් ප්රශ්නයකට පිළිතුරු දෙමින් පෙනුමක් දැක, ලෙමොනේඩ් (AMDගේ ස්ථානීය AI සේවා) භාවිතා කරලා පරණ හා නව මොඩල දෙකක් එකම පරිගණකයේ පරීක්ෂා කිරීමේ අභියෝගයක් මට පටන් ගන්න ලැබුණා.
මූලික අදහස “දෙවන සීක්” කියලා නාමකරණය කළා – පැරණි ලෙමොන් (GPT‑2 XL, 2019, 1.5 බිලියන පරාමිතීන්) සහ නව ලෙමොන් (Qwen3‑0.6B, 2025, 0.6 බිලියන පරාමිතීන්) එකට සම්පීඩනය කරලා, කාලය ගතවූ අවුරුදු හය තුළ කුමක් වෙනවාද බලන්න. ඉන්පසු, දෙකම ලෙමොනේඩ් මගින් ස්ථානීයව ධාවනය කරමින්, කාර්ය සාධනය, වේගය, ඉන්ස්ට්රක්ෂන් අනුගමනය වැනි කරුණු මැනුම් කළා.
ආරම්භක සැලසුම පරික්ෂා කිරීමේ නිරීක්ෂණයක් (accuracy) වුණා, නමුත් Lemonade විසින් ලබා දෙන ප්රතිඵලය අපේක්ෂිත probability data එකක් නොතිබුණා. එය හදිසියේම ගොඩනැගිල්ලක් වගේ හිස්වී ගියා. එතැනින්, දෝෂ පණිවිඩ කියවා, තවත් විකල්පයක් සොයාගත්තා. ඉතා සරල Python පරිසරයක් තවත් එකක් සකස් කරලා, ගැටළුව විසඳා, Lemonade ගිට්හබ් රිපොසිටරියට issue එකක් දාගෙන, අනාගත භාවිතකරුවන්ට මාර්ගයක් සලසන්න ලැබුණා – මෙය මගේ පළමු open‑source දායකත්වයයි.
දෝෂය හඳුනාගත් පසු, මම පරීක්ෂණ ප්රශ්නය “වේගය සහ ඉන්ස්ට්රක්ෂන් අනුගමනය” වෙත මාරු කළා. මුල් අනුමාන අනුව GPT‑2 XL 0.31 ටෝකන/තත්පර වේගයක් පෙන්වා, නව Qwen3‑0.6B 90 ටෝකන/තත්පර ලෙස 297 ගුණයක් අඩු බව පෙනුනා. නමුත්, Claude (AI) විසින් සෑදූ ස්ක්රිප්ට් එකෙන් සෑම අංකයක්ම නැවත ගණනය කළ විට, GPT‑2 XL 8.5 ටෝකන/තත්පර ලෙස පෙන්වා, එම නිසා සැබැවින්ම 11 ගුණයක් පමණ අඩු බව තේරුණා. අංකයක් නැවත නැවත පරීක්ෂා නොකළා නම්, ඒක කථාවක් පමණයි; එය පරීක්ෂා කළේ කෙලින්ම මාගේ නිර්මාණය කළ උපකරණයයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- ශිෂ්යයන් – ස්ථානීය AI මොඩල ධාවනයේදී ඇති ගැටළු, පරිසර සැකසීම, දෝෂ පරික්ෂණ ආදිය ඉගෙන ගැනීමේ හොඳ පුහුණුවක්.
- ඩෙවලොපර් – ලෙමොනේඩ් වැනි open‑source AI සේවා භාවිතයෙන්, මොඩල විශ්ලේෂණ, benchmark සකස් කිරීම, open‑source දායකත්වය ගැන අවබෝධය වැඩි කරගැනීමට අවස්ථාව.
- ව්යාපාර – කාර්ය සාධනයේ විශාල වෙනස (11x) දැන ගැනීමෙන්, කුඩා පරිගණකයක් හෝ ලොකු සර්වර් එකක් භාවිතා නොකොටම AI සේවා ලබාගැනීමේ ආර්ථික වාසිය.
අවසන් වශයෙන්, පරණ මොඩලයක්ද නවතම මොඩලයක්ද, ඒවායේ කාර්ය සාධනය, සම්පත් භාවිතය, ඉන්ස්ට්රක්ෂන් අනුගමනය වැනි කරුණු පරීක්ෂා කිරීමේදී, “අංකයක්” පමණක් නොව, “ඇත්තේ කුමක්ද?” කියන ප්රශ්නයට පිළිතුරු සොයාගත යුතුයි. මේ ව්යාපෘතිය මගින් AI ක්ෂේත්රයේ පළපුරුදු නොවූවකුටත්, තරුණ තාක්ෂණවේදියාටත්, නවෝත්පාදන සිත්ගත කරගැනීමට හැකියාව ලැබෙනවා.
