डेटा बैरियर तोड़ना: क्या एंथ्रोपिक का मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल एआई प्रदर्शन में सुधार कर सकता है?

एंथ्रोपिक के नवाचारी मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) का उद्देश्य खंडित डेटा को दूर करना और एआई-संचालित समाधानों की दक्षता बढ़ाना है। क्या यह संदर्भ-जागरूक एआई एकीकरण के लिए मानक बन सकता है?

आज के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) नवाचार में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का वास्तविक समय डेटा से अलगाव है। इस मुद्दे को हल करने के लिए, सैन फ्रांसिस्को स्थित एआई अनुसंधान और सुरक्षा कंपनी एंथ्रोपिक ने हाल ही में एक अद्वितीय विकास वास्तुकला की घोषणा की है जो एआई मॉडल और डेटा के बीच बातचीत को फिर से परिभाषित करती है।

कंपनी का नया मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी), एक ओपन-सोर्स परियोजना के रूप में लॉन्च किया गया है, जो “एआई-संचालित अनुप्रयोगों और वास्तविक समय, विविध डेटा स्रोतों के बीच दो-तरफ़ा संचार” के माध्यम से एआई की दक्षता बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

वास्तुकला एक बढ़ती निराशा को दूर करने के लिए बनाई गई है: वास्तविक समय डेटा से कनेक्शन की कमी के कारण पुराने एआई आउटपुट। एंथ्रोपिक दावा करता है कि एकीकृत प्रोटोकॉल एआई विकास और कार्यक्षमता को व्यवसायों के लिए बढ़ा सकता है और वास्तविक समय संदर्भ जागरूकता के माध्यम से उन्हें अधिक मानवीय बना सकता है। कंपनी के अनुसार, प्रत्येक नई व्यवसाय डेटा स्रोत के लिए कस्टम एआई कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है, जिससे अक्षमताएं पैदा होती हैं। एमसीपी इसे हल करने का प्रयास करता है bằng एक मानक फ्रेमवर्क प्रदान करके जिसे डेवलपर्स सार्वभौमिक रूप से अपना सकते हैं।

“वास्तुकला सीधी है: डेवलपर या तो एमसीपी सर्वर के माध्यम से अपना डेटा उजागर कर सकते हैं या एमसीपी क्लाइंट (एआई अनुप्रयोग) बना सकते हैं जो इन सर्वर से जुड़ते हैं। प्रत्येक डेटा स्रोत के लिए अलग-अलग कनेक्टर बनाए रखने के बजाय, डेवलपर अब एक मानक प्रोटोकॉल के खिलाफ बना सकते हैं,” एंथ्रोपिक ने एक ब्लॉग पोस्ट में समझाया। “जैसे-जैसे पारिस्थितिकी तंत्र परिपक्व होता है, एआई प्रणाली विभिन्न उपकरणों और डेटासेट के बीच जाने पर संदर्भ बनाए रखेंगी, आज के खंडित एकीकरण को एक अधिक टिकाऊ वास्तुकला से बदल देंगे।”

एआई मॉडल, जिनमें एंथ्रोपिक का फ्लैगशिप सहायक क्लॉड शामिल है, गूगल ड्राइव, स्लैक और गिटहब जैसे टूल के साथ एकीकृत हो सकते हैं। विशेषज्ञों का सुझाव है कि एमसीपी व्यवसायिक एआई एकीकरण को उसी तरह बदल सकता है जैसे सेवा-ओरिएंटेड आर्किटेक्चर (एसओए) और अन्य प्रोटोकॉल ने अनुप्रयोग इंटरऑपरेबिलिटी को क्रांतिकारी बनाया है।

“एलएलएम और डेटा स्रोतों के बीच डेटा पाइपलाइनों के लिए एक उद्योग-मानक प्रोटोकॉल होना एक खेल-changer है। रेस्ट और एसक्यूएल की तरह सॉफ्टवेयर उद्योग में, मानक प्रोटोकॉल जैसे एमसीपी टीमों को जेनएआई अनुप्रयोगों को तेजी से और बेहतर विश्वसनीयता के साथ बनाने में मदद कर सकते हैं,” जीडियन मेंडेल्स, कॉमेट के सह-संस्थापक और सीईओ, एक एआई मॉडल मूल्यांकन प्लेटफ़ॉर्म ने मुझे बताया। “यह पिछले छह महीनों में बाजार की उस समझ का अनुसरण करता है कि एक महान एलएलएम मॉडल पर्याप्त नहीं है।”

एंथ्रोपिक ने यह भी खुलासा किया कि ब्लॉक और अपोलो जैसे प्रारंभिक उद्यम अपनाने वाले पहले से ही अपने सिस्टम में एमसीपी को एकीकृत कर चुके हैं। इस बीच, विकास उपकरण प्रदाता जेड, रेप्लिट, कोडियम और सोर्सग्राफ एमसीपी के साथ सहयोग कर रहे हैं ताकि अपने प्लेटफ़ॉर्म को बढ़ाया जा सके। इस साझेदारी का उद्देश्य एआई मॉडल और एजेंटों को वास्तविक समय डेटा के माध्यम से अधिक प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने में मदद करना है, संदर्भ को अधिक प्रभावी ढंग से समझना और कोडिंग जैसे उद्यम कार्यों के लिए अधिक सटीक आउटपुट उत्पन्न करना है।

“एआई मॉडल जो अधिक मानवीय और स्व-जागरूक हैं, प्रौद्योगिकी को संबंधित बना सकते हैं, जो व्यापक अपनाने को बढ़ावा दे सकता है,” माशा लेविन, वन वे वेंचर्स में उद्यमी निवासी ने मुझे बताया। “अब भी एआई के आसपास बहुत डर है, कई लोग इसे केवल एक मशीन के रूप में देखते हैं। इन मॉडलों को मानवीय बनाने से उन डरों को कम किया जा सकता है और दैनिक जीवन में उनके समीकरण को सुगम बनाया जा सकता है।”

लेविन ने एक संभावित नकारात्मक पक्ष के बारे में भी चेतावनी दी। “व्यवसायों को एआई पर समर्थन के लिए अत्यधिक निर्भर होने का जोखिम है, जिससे यह उनके निर्णयों को अत्यधिक प्रभावित कर सकता है, जो हानिकारक परिणाम पैदा कर सकता है।”

हालांकि, एमसीपी के लिए सच्चा परीक्षण इसकी व्यापक अपनाने और एक भीड़-भाड़ वाले बाजार में अपने प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ने की क्षमता होगी।

एंथ्रोपिक एमसीपी बनाम ओपनएआई और पर्प्लेक्सिटी: एआई नवाचार मानकों के लिए लड़ाई

जबकि एंथ्रोपिक एमसीपी का ओपन-सोर्स दृष्टिकोण एआई नवाचार के लिए एक उल्लेखनीय प्रगति को चिह्नित करता है, यह एक प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में प्रवेश करता है जो तकनीकी दिग्गजों जैसे ओपनएआई और पर्प्लेक्सिटी द्वारा प्रमुख है।

ओपनएआई की हालिया “वर्क विद एप्स” सुविधा चैटजीपीटी के लिए समान क्षमताएं प्रदर्शित करती है, हालांकि एक प्रोप्राइटरी फोकस के साथ जो करीबी साझेदारी पर खुले मानकों को प्राथमिकता देता है। यह सुविधा चैटजीपीटी को अन्य ऐप्स से डेटा और सामग्री तक पहुंचने और विश्लेषण करने की अनुमति देती है – लेकिन केवल उपयोगकर्ता अनुमति के साथ, जिससे डेवलपर्स को मैन्युअल रूप से कॉपी और पेस्ट करने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। इसके बजाय, चैटजीपीटी सीधे एक ऐप से डेटा की समीक्षा कर सकता है, वास्तविक समय इंटरनेट डेटा के साथ एकीकरण के कारण स्मार्टर, संदर्भ-जागरूक सुझाव प्रदान करता है।

इसके अलावा, कंपनी ने अक्टूबर में अपनी वास्तविक समय डेटा वास्तुकला की घोषणा की, जिसे “रियलटाइम एपीआई” कहा जाता है, जो वॉयस सहायकों को ताज़ा संदर्भ को खींचकर अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाता है। उदाहरण के लिए, एक वॉयस सहायक उपयोगकर्ता की ओर से एक ऑर्डर रख सकता है या व्यक्तिगतकृत प्रतिक्रियाओं को वितरित करने के लिए प्रासंगिक ग्राहक जानकारी पुनर्प्राप्त कर सकता है। “अब रियलटाइम एपीआई और जल्द ही ऑडियो के साथ चैट कम्प्लीशन एपीआई में, डेवलपर्स को इन अनुभवों को संचालित करने के लिए कई मॉडलों को एक साथ रखने की आवश्यकता नहीं है,” ओपनएआई ने एक ब्लॉग पोस्ट में कहा। “आंतरिक रूप से, रियलटाइम एपीआई आपको जीपीटी -4 ओ के साथ संदेशों का आदान-प्रदान करने के लिए एक लगातार वेबसॉकेट कनेक्शन बनाने देता है।”

इसी तरह, पर्प्लेक्सिटी का एआई के लिए वास्तविक समय डेटा प्रोटोकॉल, जिसे “पीपीएलएक्स-एपीआई” के रूप में जाना जाता है, डेवलपर्स को अपने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तक पहुंच प्रदान करता है। यह एपीआई अनुप्रयोगों को प्राकृतिक भाषा प्रश्न भेजने और वेब से विस्तृत, वास्तविक समय जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देता है। एक ही एपीआई एंडपॉइंट के माध्यम से, यह वास्तविक समय डेटा पुनर्प्राप्ति और संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाओं को सक्षम बनाता है, जो डेवलपर्स को नवीनतम जानकारी के साथ संरेखित रहने वाले अनुप्रयोगों को बनाने में सक्षम बनाता है।

“आम तौर पर, उद्योग एक ओपन-सोर्स समाधान पर मानकीकृत करने की प्रवृत्ति है, लेकिन अक्सर यह वर्षों में लगता है। यह बहुत संभावना है कि ओपनएआई अधिक प्रोटोकॉल पेश करेगा,” मेंडेल्स ने कहा। “लेकिन अगर एमसीपी अपनी तरह का पहला मानक के रूप में व्यापक अपनाने हासिल करता है, तो हम देख सकते हैं कि तकनीक और सर्वोत्तम प्रथाओं को एमसीपी के आसपास मानकीकृत करना शुरू कर देते हैं।”

क्या एंथ्रोपिक एमसीपी संदर्भ-जागरूक एआई एकीकरण के लिए मानक स्थापित कर सकता है?

इसकी संभावना के बावजूद, एंथ्रोपिक एमसीपी को महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। सुरक्षा एक प्राथमिक चिंता है, क्योंकि एआई प्रणालियों को संवेदनशील उद्यम डेटा तक पहुंच प्रदान करने से लीक होने का जोखिम बढ़ जाता है यदि प्रणाली असफल हो जाती है। इसके अलावा, एमसीपी को अपनाने के लिए पहले से ही स्थापित पारिस्थितिकी तंत्र में डूबे हुए डेवलपर्स को मनाना मुश्किल हो सकता है।

एक और मुद्दा डेटा का आकार है, आईटी विकास फर्म मेकिंग सेंस के डेटा विज्ञान के प्रमुख जेडी रAIMondi के अनुसार। उन्होंने मुझे बताया, “एंथ्रोपिक बड़े संदर्भों के लिए प्रयोगों में अग्रणी है, लेकिन मॉडल की सटीकता बहुत कम है। यह संभव है कि वे समय के साथ बेहतर हो जाएंगे, और प्रदर्शन के मामले में कई तरकीबें हैं जो गति को स्वीकार्य बनाए रख सकती हैं।”

जबकि एंथ्रोपिक दावा करता है कि एमसीपी एआई की डेटा पुनर्प्राप्ति और संदर्भीकरण क्षमता में सुधार करता है, दावों का समर्थन करने के लिए ठोस बेंचमार्क की कमी अपनाने में बाधा उत्पन्न कर सकती है। “चाहे आप एक एआई टूल डेवलपर हों, एक उद्यम जो मौजूदा डेटा का लाभ उठाना चाहता है, या एक प्रारंभिक अपनाने वाला जो फ्रंटियर का अन्वेषण कर रहा है, हम आपको संदर्भ-जागरूक एआई के भविष्य को एक साथ बनाने के लिए आमंत्रित करते हैं,” एंथ्रोपिक ने कहा।

जैसे ही डेवलपर एमसीपी की क्षमताओं का परीक्षण करते हैं, उद्योग यह देखने के लिए देख रहा होगा कि क्या यह ओपन स्टैंडर्ड संदर्भ-जागरूक एआई एकीकरण के लिए आवश्यक गति हासिल कर सकता है। मेंडेल्स का सुझाव है कि मानकीकरण एंथ्रोपिक के लिए एक स्मार्ट कदम हो सकता है, जो अंतरपरिवर्तितता को बढ़ावा दे सकता है और टीमों को विभिन्न उपकरणों के संयोजन के साथ प्रयोग करने की अनुमति दे सकता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि उनकी आवश्यकताओं के लिए सबसे अच्छा क्या है। “अब यह कहना बहुत जल्दी लगता है कि एआई पारिस्थितिकी तंत्र में कई प्रक्रियाएं मानकीकृत हो रही हैं। नवाचार इतनी तेजी से हो रहा है, आज के सर्वोत्तम अभ्यास अगले सप्ताह तक पुराने हो सकते हैं। केवल समय ही बताएगा कि क्या एमसीपी जैसा प्रोटोकॉल संदर्भ डेटा पुनर्प्राप्ति को मानकीकृत करने में सफल हो सकता है।”