新たなPythonフレームワークであるOrchestral AIが今週Githubで公開され、既存のLangChainのような複雑なツールとは対照的に、大規模言語モデル(LLM)のオーケストレーションに対して、よりシンプルで再現性の高いアプローチを提供しています。VentureBeatによると、理論物理学者のAlexanderとJacob Romanによって開発されたOrchestral AIは、再現性とコスト意識の高い科学のために設計された、同期型でタイプセーフな代替手段を提供することを目指しています。
このフレームワークは、LangChainのような複雑なエコシステムと、AnthropicやOpenAIのようなプロバイダーからの単一ベンダーのソフトウェア開発キット(SDK)のどちらかを選択せざるを得ないと感じてきた開発者や科学者の間で高まる懸念に対処します。前者はAIエージェントの制御に課題がある一方、後者はユーザーを特定のベンダーに縛り付けます。科学者にとって、この再現性の欠如は、研究でAIを使用する上での大きな障害となっています。
Orchestral AIは、同期実行とタイプセーフを優先し、特に決定論的な結果を必要とする科学研究において、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るとVentureBeatは報じています。このフレームワークは、過度に複雑なシステムとベンダーロックインされたシステムの両方の落とし穴を回避するソリューションを提供し、第三の道を探求しようとしています。その目標は、再現可能なオーケストレーションでLLMの複雑さを制御することです。
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