বৈজ্ঞানিক গবেষণা এবং অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম)-এর অর্কেস্ট্রেশনকে সহজ করার জন্য ডিজাইন করা Orchestral AI নামের একটি নতুন পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক এই সপ্তাহে Github-এ প্রকাশিত হয়েছে। ভেনচারবিটের মতে, তাত্ত্বিক পদার্থবিদ আলেকজান্ডার রোমান এবং সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার জ্যাকব রোমান কর্তৃক ডেভেলপ করা Orchestral-এর লক্ষ্য ল্যাংচেইন এবং অ্যানথ্রোপিক ও ওপেনএআই-এর মতো প্রদানকারীদের থেকে আসা সিঙ্গেল-ভেন্ডর সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিটস (SDKs)-এর মতো জটিল এআই ইকোসিস্টেমগুলোর একটি আরও পুনরুৎপাদনযোগ্য এবং ব্যয়-সচেতন বিকল্প প্রদান করা।

ফ্রেমওয়ার্কটি বিজ্ঞানী এবং ডেভেলপারদের মধ্যে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের সমাধান করে, যারা বিদ্যমান এআই সরঞ্জামগুলিকে খুব জটিল বা খুব সীমাবদ্ধ মনে করেন। আলেকজান্ডার রোমান বলেছেন যে Orchestral অন্যান্য অর্কেস্ট্রেশন পদ্ধতির অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, প্রায়শই অপ্রত্যাশিত প্রকৃতির চেয়ে "ডিটারমিনিস্টিক এক্সিকিউশন এবং ডিবাগিং স্বচ্ছতাকে" অগ্রাধিকার দেয়। এই ফোকাসটি বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা অত্যন্ত জরুরি।

Orchestral-এর আর্কিটেকচার একটি "অ্যান্টি-ফ্রেমওয়ার্ক" দর্শনের উপর নির্মিত, যা ইচ্ছাকৃতভাবে সেই জটিলতাকে প্রত্যাখ্যান করে যা বর্তমান এআই ল্যান্ডস্কেপের বেশিরভাগ অংশের বৈশিষ্ট্য। ফ্রেমওয়ার্কটি সিঙ্ক্রোনাস অপারেশন এবং টাইপ সেফটির উপর জোর দেয়, যা এআই ওয়ার্কফ্লো বোঝা এবং ডিবাগ করা সহজ করার উদ্দেশ্যে করা হয়েছে। এই পদ্ধতিটি ক্রমবর্ধমান জটিল এবং অস্বচ্ছ এআই সিস্টেমের প্রবণতার সাথে বৈপরীত্যপূর্ণ।

এলএলএম-এর উত্থান বিভিন্ন কাজের জন্য এই মডেলগুলিকে কার্যকরভাবে পরিচালনা এবং অর্কেস্ট্রেট করতে পারে এমন সরঞ্জামগুলির প্রয়োজনীয়তা তৈরি করেছে। উদাহরণস্বরূপ, ল্যাংচেইন এলএলএম দ্বারা চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য একটি জনপ্রিয় ফ্রেমওয়ার্ক হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে। তবে, এর জটিলতা কিছু ব্যবহারকারীর জন্য একটি বাধা হতে পারে, বিশেষ করে বৈজ্ঞানিক শাখার ব্যবহারকারীদের জন্য যাদের আরও বেশি নিয়ন্ত্রণ এবং স্বচ্ছতা প্রয়োজন।

সিঙ্গেল-ভেন্ডর SDKs ব্যবহারের সহজলভ্যতা প্রদান করলেও, ব্যবহারকারীদের একটি নির্দিষ্ট প্রদানকারীর ইকোসিস্টেমে আবদ্ধ করতে পারে, তাদের নমনীয়তা সীমিত করে এবং সম্ভাব্যভাবে খরচ বাড়িয়ে তোলে। Orchestral একটি মাঝামাঝি সমাধান দেওয়ার চেষ্টা করে, একটি প্রদানকারী-অজ্ঞেয়বাদী সমাধান প্রদান করে যা ব্যবহারকারীদের একটি একক বিক্রেতার সাথে আবদ্ধ না হয়ে বিভিন্ন এলএলএম ব্যবহার করতে দেয়।

Orchestral-এর প্রভাব বৈজ্ঞানিক গবেষণার বাইরেও বিস্তৃত। যেহেতু এআই সমাজের বিভিন্ন দিকের সাথে আরও বেশি সংহত হচ্ছে, তাই পুনরুৎপাদনযোগ্য এবং বোধগম্য এআই সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা বাড়তেই থাকবে। Orchestral-এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক, যা স্বচ্ছতা এবং নিয়ন্ত্রণকে অগ্রাধিকার দেয়, এআই-এর প্রতি আস্থা ও জবাবদিহিতা তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে।

Orchestral-এর বিকাশ আরও সহজলভ্য এবং স্বচ্ছ এআই সরঞ্জামগুলির দিকে একটি বৃহত্তর প্রবণতাকে প্রতিফলিত করে। এআই প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে, একটি ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতি রয়েছে যে জটিলতা সর্বদা উন্নতির সমার্থক নয়। কিছু ক্ষেত্রে, সরলতা এবং নিয়ন্ত্রণ আরও মূল্যবান হতে পারে, বিশেষ করে এমন ডোমেইনগুলিতে যেখানে পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং নির্ভরযোগ্যতা অপরিহার্য। ফ্রেমওয়ার্কটি Github-এ পাওয়া যাচ্ছে এবং এর নির্মাতারা ওপেন-সোর্স সম্প্রদায়ের কাছ থেকে অবদানকে উৎসাহিত করছেন। পরবর্তী পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে ফ্রেমওয়ার্কের ক্ষমতা প্রসারিত করা এবং এটিকে আরও বিস্তৃত এলএলএম এবং বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত করা।