تم هذا الأسبوع إطلاق إطار عمل بايثون جديد يسمى Orchestral AI، مصمم لتبسيط تنسيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) للتطبيقات العلمية وغيرها التي تتطلب إمكانية التكرار، على Github. يهدف Orchestral، الذي طوره الفيزيائي النظري ألكسندر رومان ومهندس البرمجيات جاكوب رومان، إلى توفير بديل أكثر حتمية وشفافية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة مثل LangChain ومجموعات تطوير البرامج (SDKs) ذات البائع الواحد من مزودين مثل Anthropic و OpenAI، وفقًا لـ VentureBeat.

يعالج إطار العمل قلقًا متزايدًا بين العلماء والمهندسين الذين يجدون أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية غير مناسبة للبحث القابل للتكرار بسبب تعقيدها وعدم القدرة على التحكم فيها. يعطي Orchestral الأولوية للتنفيذ المتزامن ووضوح التصحيح، على عكس الطبيعة غير المتزامنة وغالبًا ما تكون مبهمة لمنصات التنسيق الأخرى. يرفض هذا النهج، الذي يوصف بأنه بنية "مضادة للإطار"، عن قصد التعقيد الذي يعتقد المطورون أنه يميز السوق الحالي.

لقد قدم ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين للمطورين خيارًا صعبًا: تبني أنظمة بيئية شاملة ولكن معقدة مثل LangChain، أو الالتزام ببائعين محددين ومجموعات SDKs الخاصة بهم. في حين أن مهندسي البرمجيات قد يرون هذا على أنه إزعاج، غالبًا ما يجد العلماء الذين يسعون إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للبحث القابل للتكرار أنه عقبة لا يمكن التغلب عليها. يسعى Orchestral إلى سد هذه الفجوة من خلال تقديم حل مستقل عن المزود يسمح بمزيد من التحكم والشفافية في تنسيق LLM.

إن تركيز Orchestral على إمكانية التكرار ذو أهمية خاصة في الحوسبة العلمية، حيث تعتبر النتائج القابلة للتحقق والتكرار ذات أهمية قصوى. يؤكد تصميم إطار العمل على التنفيذ الحتمي، مما يعني أنه بالنظر إلى نفس المدخلات، سينتج النظام باستمرار نفس المخرجات. هذه القدرة على التنبؤ ضرورية للتحقق من صحة نتائج البحوث وضمان موثوقية الاكتشافات العلمية القائمة على الذكاء الاصطناعي. يعتقد المطورون أنه من خلال إعطاء الأولوية للوضوح والتحكم، يمكن لـ Orchestral تمكين الباحثين من تسخير قوة LLMs دون التضحية بالدقة العلمية.

يأتي إصدار Orchestral في وقت يتطور فيه مشهد الذكاء الاصطناعي بسرعة، مع ظهور نماذج وأدوات جديدة باستمرار. يمكن لطبيعة إطار العمل مفتوحة المصدر والتركيز على الاستقلالية عن المزود أن يعزز التعاون والابتكار داخل مجتمع الذكاء الاصطناعي. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في الانتشار في جوانب مختلفة من المجتمع، فمن المرجح أن تلعب أدوات مثل Orchestral التي تعزز الشفافية والتحكم دورًا متزايد الأهمية في ضمان تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول وموثوق. يخطط المطورون لمواصلة التكرار على Orchestral بناءً على ملاحظات المجتمع ويتوقعون المزيد من التحسينات على قدراته في الأشهر المقبلة.