অ্যালেকজান্ডার রোমান, একজন তাত্ত্বিক পদার্থবিদ, এবং জ্যাকব রোমান, একজন সফটওয়্যার প্রকৌশলী কর্তৃক разработан Orchestral AI নামের একটি নতুন পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক এই সপ্তাহে গিটহাবে প্রকাশিত হয়েছে। এই ফ্রেমওয়ার্কটি বিজ্ঞান এবং অন্যান্য ক্ষেত্রে যেখানে পুনরুৎপাদনযোগ্যতার প্রয়োজন, সেখানে বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM)-এর অর্কেস্ট্রেশনকে সহজ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ভেঞ্চারবিটের মতে, Orchestral-এর লক্ষ্য ল্যাংচেইন-এর মতো জটিল এআই ইকোসিস্টেম এবং অ্যানথ্রোপিক ও ওপেনএআই-এর মতো সরবরাহকারীদের থেকে আসা একক-সরবরাহকারী সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট (SDK)-গুলোর তুলনায় আরও বেশি নির্ণয়যোগ্য এবং স্বচ্ছ বিকল্প প্রদান করা।

এই ফ্রেমওয়ার্কটি বিজ্ঞানী এবং প্রকৌশলীদের মধ্যে একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগকে মোকাবিলা করে। তাদের মতে বিদ্যমান এআই সরঞ্জামগুলি জটিলতা এবং নিয়ন্ত্রণের অভাবে পুনরুৎপাদনযোগ্য গবেষণার জন্য উপযুক্ত নয়। Orchestral অন্যান্য অর্কেস্ট্রেশন প্ল্যাটফর্মের অ্যাসিঙ্ক্রোনাস এবং প্রায়শই অস্বচ্ছ প্রকৃতির বিপরীতে, সিঙ্ক্রোনাস এক্সিকিউশন এবং ডিবাগিং স্বচ্ছতাকে অগ্রাধিকার দেয়। এই পদ্ধতিটিকে "অ্যান্টি-ফ্রেমওয়ার্ক" আর্কিটেকচার হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে, যা ইচ্ছাকৃতভাবে সেই জটিলতাকে প্রত্যাখ্যান করে, যা ডেভেলপারদের মতে বর্তমান বাজারের বৈশিষ্ট্য।

স্বয়ংক্রিয় এআই এজেন্টগুলির উত্থান ডেভেলপারদের জন্য একটি কঠিন পছন্দ উপস্থাপন করেছে: ল্যাংচেইনের মতো ব্যাপক কিন্তু জটিল ইকোসিস্টেম গ্রহণ করা, নাকি নির্দিষ্ট বিক্রেতা এবং তাদের মালিকানাধীন SDK-এর প্রতি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়া। যদিও সফটওয়্যার প্রকৌশলীরা এটিকে একটি অসুবিধা হিসাবে দেখতে পারেন, তবে বিজ্ঞানীরা যখন পুনরুৎপাদনযোগ্য গবেষণার জন্য এআই ব্যবহার করতে চান, তখন প্রায়শই এটিকে একটি দুর্লঙ্ঘনীয় বাধা হিসাবে মনে করেন। Orchestral একটি সরবরাহকারী-অজ্ঞেয়বাদী সমাধান প্রদানের মাধ্যমে এই ব্যবধানটি পূরণ করতে চায়, যা LLM অর্কেস্ট্রেশনে বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণ এবং স্বচ্ছতার সুযোগ দেয়।

পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর Orchestral-এর মনোযোগ বিশেষভাবে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের জন্য প্রাসঙ্গিক, যেখানে যাচাইযোগ্য এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য ফলাফল অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ফ্রেমওয়ার্কটির নকশা ডিটারমিনিস্টিক এক্সিকিউশনের উপর জোর দেয়, যার অর্থ একই ইনপুট দেওয়া হলে, সিস্টেমটি ধারাবাহিকভাবে একই আউটপুট তৈরি করবে। গবেষণার ফলাফল যাচাই করার জন্য এবং এআই-চালিত বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য এই ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডেভেলপাররা বিশ্বাস করেন যে স্বচ্ছতা এবং নিয়ন্ত্রণকে অগ্রাধিকার দেওয়ার মাধ্যমে, Orchestral গবেষকদের বৈজ্ঞানিক কঠোরতা ত্যাগ না করে LLM-এর শক্তি ব্যবহার করতে সক্ষম করতে পারে।

Orchestral-এর প্রকাশ এমন এক সময়ে এসেছে, যখন এআই ল্যান্ডস্কেপ দ্রুত বিকশিত হচ্ছে, এবং ক্রমাগত নতুন মডেল ও সরঞ্জাম আবির্ভূত হচ্ছে। ফ্রেমওয়ার্কটির ওপেন-সোর্স প্রকৃতি এবং সরবরাহকারী-অজ্ঞেয়বাদীতার উপর মনোযোগ এআই সম্প্রদায়ের মধ্যে সহযোগিতা এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করতে পারে। যেহেতু এআই সমাজের বিভিন্ন দিককে প্রভাবিত করে চলেছে, তাই Orchestral-এর মতো সরঞ্জামগুলি, যা স্বচ্ছতা এবং নিয়ন্ত্রণকে প্রচার করে, সম্ভবত দায়িত্বশীল এবং নির্ভরযোগ্য এআই বিকাশের ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। ডেভেলপাররা কমিউনিটির প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে Orchestral-এর উন্নতি অব্যাহত রাখার পরিকল্পনা করছেন এবং আগামী মাসগুলোতে এর সক্ষমতার আরও উন্নতির প্রত্যাশা করছেন।