वैज्ञानिक अनुसंधान और अन्य अनुप्रयोगों के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) के ऑर्केस्ट्रेशन को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया पायथन फ्रेमवर्क, ऑर्केस्ट्रल एआई, इस सप्ताह Github पर जारी किया गया। सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी अलेक्जेंडर रोमन और सॉफ्टवेयर इंजीनियर जैकब रोमन द्वारा विकसित, ऑर्केस्ट्रल का लक्ष्य वेंचरबीट के अनुसार, लैंगचेन जैसे जटिल एआई इकोसिस्टम और एंथ्रोपिक और ओपनएआई जैसे प्रदाताओं से सिंगल-वेंडर सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (एसडीके) के लिए अधिक पुनरुत्पादनीय और लागत-सचेत विकल्प प्रदान करना है।

यह फ्रेमवर्क वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के बीच बढ़ती चिंता को दूर करता है, जिन्हें मौजूदा एआई उपकरण या तो बहुत बोझिल या बहुत प्रतिबंधात्मक लगते हैं। अलेक्जेंडर रोमन ने कहा कि ऑर्केस्ट्रल अन्य ऑर्केस्ट्रेशन विधियों की अतुल्यकालिक, अक्सर अप्रत्याशित प्रकृति पर "नियतात्मक निष्पादन और डिबगिंग स्पष्टता" को प्राथमिकता देता है। यह फोकस वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां पुनरुत्पादकता सर्वोपरि है।

ऑर्केस्ट्रल का आर्किटेक्चर एक "एंटी-फ्रेमवर्क" दर्शन पर बनाया गया है, जो जानबूझकर उस जटिलता को अस्वीकार करता है जो वर्तमान एआई परिदृश्य की विशेषता है। फ्रेमवर्क सिंक्रोनस ऑपरेशंस और टाइप सेफ्टी पर जोर देता है, जिसका उद्देश्य एआई वर्कफ़्लो को समझना और डिबग करना आसान बनाना है। यह दृष्टिकोण तेजी से जटिल और अपारदर्शी एआई सिस्टम की प्रवृत्ति के विपरीत है।

एलएलएम के उदय ने उन उपकरणों की आवश्यकता पैदा कर दी है जो विभिन्न कार्यों के लिए इन मॉडलों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित और ऑर्केस्ट्रेट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, लैंगचेन एलएलएम द्वारा संचालित एप्लिकेशन बनाने के लिए एक लोकप्रिय फ्रेमवर्क के रूप में उभरा है। हालांकि, इसकी जटिलता कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए प्रवेश में बाधा बन सकती है, खासकर वैज्ञानिक विषयों में उन लोगों के लिए जिन्हें अधिक नियंत्रण और पारदर्शिता की आवश्यकता होती है।

सिंगल-वेंडर एसडीके, उपयोग में आसानी प्रदान करते हुए, उपयोगकर्ताओं को एक विशिष्ट प्रदाता के इकोसिस्टम में लॉक कर सकते हैं, जिससे उनकी लचीलापन सीमित हो सकती है और संभावित रूप से लागत बढ़ सकती है। ऑर्केस्ट्रल एक मध्य मार्ग प्रदान करना चाहता है, एक प्रदाता-अज्ञेयवादी समाधान प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को एक ही विक्रेता से बंधे बिना विभिन्न एलएलएम का लाभ उठाने की अनुमति देता है।

ऑर्केस्ट्रल के निहितार्थ वैज्ञानिक अनुसंधान से परे हैं। जैसे-जैसे एआई समाज के विभिन्न पहलुओं में अधिक एकीकृत होता जाता है, पुनरुत्पादनीय और समझने योग्य एआई सिस्टम की आवश्यकता बढ़ती ही जाएगी। ऑर्केस्ट्रल जैसे फ्रेमवर्क, जो स्पष्टता और नियंत्रण को प्राथमिकता देते हैं, एआई में विश्वास और जवाबदेही को बढ़ावा देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।

ऑर्केस्ट्रल का विकास अधिक सुलभ और पारदर्शी एआई उपकरणों की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है। जैसे-जैसे एआई तकनीक परिपक्व होती है, इस बात की बढ़ती मान्यता है कि जटिलता हमेशा प्रगति का पर्याय नहीं होती है। कुछ मामलों में, सरलता और नियंत्रण अधिक मूल्यवान हो सकते हैं, खासकर उन क्षेत्रों में जहां पुनरुत्पादकता और विश्वसनीयता आवश्यक है। फ्रेमवर्क Github पर उपलब्ध है, और इसके निर्माता ओपन-सोर्स समुदाय से योगदान को प्रोत्साहित कर रहे हैं। अगले चरणों में फ्रेमवर्क की क्षमताओं का विस्तार करना और इसे एलएलएम और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ एकीकृत करना शामिल है।