今週、新しいPythonフレームワークであるOrchestral AIがGithubで公開され、LangChainのような複雑なAIオーケストレーションツールに代わる手段を提供しています。理論物理学者のアレクサンダー・ローマンとジェイコブ・ローマンによって開発されたOrchestral AIは、特に科学研究において、大規模言語モデル（LLM）を扱うためのよりシンプルで再現性の高いアプローチを提供することを目指しています。
VentureBeatによると、このフレームワークは、現在のAI開発における制御と再現性の欠如に関する懸念に対処するもので、開発者はしばしば、複雑なエコシステムか、AnthropicやOpenAIのようなプロバイダーからのシングルベンダーのソフトウェア開発キット（SDK）かの選択を迫られています。この二者択一は、ソフトウェアエンジニアにとっては迷惑であり、研究において決定論的な結果を必要とする科学者にとっては大きな障害となります。
Orchestral AIは、同期実行と型安全性を優先しており、LangChainのようなツールによく見られる複雑さとは対照的です。この再現性とコスト意識の高い科学への注力は、特に一貫した結果が重要な分野において、AIをよりアクセスしやすく、信頼性の高いものにすることを目指しています。
このフレームワークは、特定のベンダーにユーザーを縛り付けることを避ける、プロバイダーに依存しないソリューションを提供することで、AI開発における第三の道を探求しようとしています。VentureBeatによると、Orchestral AIは、再現性を重視することで、AIを研究に使用する科学者が直面する決定的な問題に対処したいと考えています。GithubでのOrchestral AIのリリースは、LLMの複雑さを克服し、より制御され予測可能なAIアプリケーションを促進するための第一歩となります。
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