Microsoft Introduces Magnetic-One Generalist Multi-Agent AI System That Can Complete Complex Tasks
माइक्रोसॉफ्ट ने सोमवार को मैग्नेटिक-वन नाम से एक नया मल्टी-एजेंट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) सिस्टम पेश किया। टेक दिग्गज ने इसे एक उच्च-प्रदर्शन प्रणाली कहा है जो एक डिवाइस पर स्थानीय रूप से वेब ब्राउज़र के माध्यम से जटिल कार्यों को पूरा करने के लिए कई एआई एजेंटों को सक्रिय कर सकता है। यह एक नए ढांचे पर आधारित है जो एआई मॉडल को टिकट बुक करने, ऑनलाइन उत्पाद खरीदने या डिवाइस पर संग्रहीत दस्तावेज़ को संपादित करने जैसे कार्यों को पूरा करने के लिए कई तौर-तरीकों और क्षमताओं तक पहुंचने की अनुमति देता है। विशेष रूप से, माइक्रोसॉफ्ट का मैग्नेटिक-वन एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है और शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए सुलभ है।
माइक्रोसॉफ्ट ने मैग्नेटिक-वन पेश किया
जेनरेटिव एआई ने मशीन इंटेलिजेंस और टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो प्रारूपों में आउटपुट उत्पन्न करने की अपनी क्षमता में एक बड़ी छलांग लगाई है। हालाँकि, जबकि आधुनिक एआई सिस्टम जानकारी प्राप्त करने में बहुत अच्छे हैं, फिर भी वे तर्क करने में कमजोर हैं, खासकर जब समस्याओं को हल करने और कार्यों को पूरा करने की बात आती है।
यही कारण है कि एआई एजेंट, जिन्हें किसी कार्रवाई को निष्पादित करने में सक्षम लघु सॉफ़्टवेयर के रूप में समझा जा सकता है, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का एक महत्वपूर्ण विस्तार बन गए हैं। माइक्रोसॉफ्ट का मैग्नेटिक-वन भी इसी सिद्धांत पर काम करता है, जैसा कि एक शोध पत्र में विस्तार से बताया गया है। कंपनी इसे “उच्च प्रदर्शन करने वाली सामान्यवादी एजेंट प्रणाली” के रूप में वर्णित करती है जिसे सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, डेटा विश्लेषण, वैज्ञानिक अनुसंधान और वेब नेविगेशन जैसे जटिल बहु-चरणीय कार्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
मैग्नेटिक-वन में एक मल्टी-एजेंट आर्किटेक्चर है, जिसका अर्थ है कि एक एलएलएम एक कार्य को पूरा करने के लिए कई एजेंटों को सक्रिय कर सकता है। इसके लिए, एआई सिस्टम ऑर्केस्ट्रेटर नामक एक लीड एजेंट को सक्रिय करता है। यह चार अन्य एजेंटों को निर्देशित करता है जहां प्रत्येक एजेंट एक कार्य में माहिर होता है।
मैग्नेटिक वन का वर्कफ़्लो
फोटो साभार: माइक्रोसॉफ्ट
उदाहरण के लिए, यदि सिस्टम को किसी फिल्म के लिए टिकट बुक करने के लिए कहा जाता है, तो ऑर्केस्ट्रेटर एक विज़न एजेंट को ट्रिगर कर सकता है जो स्क्रीन को देख सकता है और दृश्य जानकारी को संसाधित कर सकता है। दूसरे को वेब ब्राउज़र का ज्ञान हो सकता है और वह इसके नेविगेशन को संभाल सकता है। तीसरा, संकेत को कार्रवाई योग्य चरणों में तोड़ना हो सकता है, और चौथा वित्तीय लेनदेन को संभालने में सक्षम हो सकता है। कार्य को ऐसे कई विशिष्ट एजेंटों के बीच विभाजित करने से सटीकता और पूरा होने की गति दोनों बढ़ जाती है।
ओपन-सोर्स मैग्नेटिक-वन एआई सिस्टम GitHub पर उपलब्ध है और इसे यहां एक्सेस किया जा सकता है। यह शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए उपलब्ध है, और इसका उपयोग कस्टम Microsoft लाइसेंस के तहत व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता है। इसके साथ ही, माइक्रोसॉफ्ट ने ऑटोजेनबेंच भी जारी किया है, जो एक उपकरण है जो एआई एजेंटों के प्रदर्शन का मूल्यांकन करता है। यह एजेंटों का पूरी तरह से परीक्षण करने के लिए पुनरावृत्ति और अलगाव के लिए अंतर्निहित नियंत्रण के साथ आता है।
(शीर्षक को छोड़कर, यह कहानी एनडीटीवी स्टाफ द्वारा संपादित नहीं की गई है और एक प्रेस विज्ञप्ति से प्रकाशित हुई है)
