অর্কেস্ট্রাল এআই, একটি নতুন পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক, এই সপ্তাহে গিটহাবে প্রকাশিত হয়েছে, যা ল্যাংচেইনের মতো জটিল এআই অর্কেস্ট্রেশন সরঞ্জামগুলির বিকল্প সরবরাহ করে। তাত্ত্বিক পদার্থবিদ আলেকজান্ডার রোমান এবং জ্যাকব রোমান কর্তৃক বিকাশিত, অর্কেস্ট্রাল এআই বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) নিয়ে কাজ করার জন্য একটি সরল, আরও পুনরুৎপাদনযোগ্য পদ্ধতি সরবরাহ করার লক্ষ্য রাখে, বিশেষত বৈজ্ঞানিক গবেষণার জন্য।

ভেন্টারবিট অনুসারে, ফ্রেমওয়ার্কটি বর্তমান এআই বিকাশে নিয়ন্ত্রণের অভাব এবং পুনরুৎপাদনযোগ্যতা নিয়ে উদ্বেগ নিরসন করে, যেখানে বিকাশকারীরা প্রায়শই জটিল ইকোসিস্টেম অথবা অ্যানথ্রোপিক বা ওপেনএআই-এর মতো সরবরাহকারীদের কাছ থেকে একক-বিক্রেতার সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিটস (SDKs) এর মধ্যে একটি বেছে নিতে বাধ্য হন। এই দ্বিমুখী পছন্দ সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য একটি বিরক্তি এবং বিজ্ঞানীদের জন্য তাদের গবেষণায় ডিটারমিনিস্টিক ফলাফলের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য বাধা উপস্থাপন করে।

অর্কেস্ট্রাল এআই সিঙ্ক্রোনাস এক্সিকিউশন এবং টাইপ সেফটিকে অগ্রাধিকার দেয়, যা প্রায়শই ল্যাংচেইনের মতো সরঞ্জামগুলির সাথে জড়িত জটিলতার বিপরীতে কাজ করে। পুনরুৎপাদনযোগ্যতা এবং ব্যয়-সচেতন বিজ্ঞানের উপর এই মনোযোগ এআইকে আরও সহজলভ্য এবং নির্ভরযোগ্য করে তুলতে চায়, বিশেষত এমন ক্ষেত্রগুলিতে যেখানে ধারাবাহিক ফলাফল অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ফ্রেমওয়ার্কটি এআই বিকাশে তৃতীয় পথ তৈরি করতে চায়, যা একটি সরবরাহকারী-অজ্ঞেয়বাদী সমাধান সরবরাহ করে যা ব্যবহারকারীদের নির্দিষ্ট বিক্রেতাদের মধ্যে আবদ্ধ হওয়া থেকে রক্ষা করে। ভেন্টারবিট অনুসারে, পুনরুৎপাদনযোগ্যতার উপর জোর দেওয়ার মাধ্যমে, অর্কেস্ট্রাল এআই গবেষণার জন্য এআই ব্যবহারকারী বিজ্ঞানীরা যে সমস্যাটির মুখোমুখি হন তা সমাধান করতে চায়। গিটহাবে অর্কেস্ট্রাল এআই-এর প্রকাশ এলএলএম জটিলতাকে বশে আনা এবং আরও নিয়ন্ত্রিত এবং অনুমানযোগ্য এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে প্রচারের দিকে একটি পদক্ষেপ।