LLM मूल्यांकन में क्रांति: Atla MCP सर्वर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का विकास और तैनाती, मॉडल आउटपुट की गुणवत्ता और प्रासंगिकता का मज़बूती से आकलन करने की क्षमता पर निर्भर करता है। यह मूल्यांकन प्रक्रिया, हालांकि महत्वपूर्ण है, अक्सर महत्वपूर्ण चुनौतियां पेश करतीहै। लगातार, निष्पक्ष और मौजूदा वर्कफ़्लो के भीतर निर्बाध रूप से एम्बेडेड मूल्यांकन पाइपलाइनों को एकीकृत करना बोझिल और संसाधन-गहन हो सकता है।

इस महत्वपूर्ण आवश्यकता को संबोधित करते हुए, Atla AI ने Atla MCP सर्वर पेश किया है, जो LLM मूल्यांकन को सुव्यवस्थित और बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक समाधान है। यह सर्वर Atla के शक्तिशाली LLM जज मॉडल के सूट के लिए एक स्थानीय इंटरफ़ेस प्रदान करता है, जिसे LLM आउटपुट को स्कोरिंग और आलोचना करने के लिए सावधानीपूर्वक इंजीनियर किया गया है। Atla MCP सर्वर मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) का लाभ उठाता है, एक मानकीकृत ढांचा जो इंटरऑपरेबिलिटी को बढ़ावा देता है और विभिन्न उपकरणों और एजेंट वर्कफ़्लो में मूल्यांकन क्षमताओं के एकीकरण को सरल बनाता है।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) को समझना

Atla MCP सर्वर के मूल में मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) निहित है, एक सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया इंटरफ़ेस जो LLMs और बाहरी उपकरणों के बीच बातचीत का एक मानकीकृत तरीका स्थापित करता है। MCP एक अमूर्त परत के रूप में कार्य करता है, उपकरण आह्वान के जटिल विवरणों को अंतर्निहित मॉडल कार्यान्वयन से अलग करता है।

यह विभाजन इंटरऑपरेबिलिटी की उच्च डिग्री को बढ़ावा देता है। MCP संचार क्षमताओं से लैस कोई भी LLM MCP-संगत इंटरफ़ेस को उजागर करने वाले किसी भी उपकरण के साथ मूल रूप से बातचीत कर सकता है। यह मॉड्यूलर डिज़ाइन एक लचीला और एक्स्टेंसिबल इकोसिस्टम को बढ़ावा देता है जहां मूल्यांकन क्षमताओं को मौजूदा टूलचेन में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, चाहे उपयोग किए जा रहे विशिष्ट मॉडल या उपकरण की परवाह किए बिना। Atla MCP सर्वर इस दृष्टिकोण की शक्ति का प्रमाण है, जो LLM आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए एक सुसंगत, पारदर्शी और आसानी से एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है।

एटला एमसीपी सर्वर में गहराई से उतरना

एटला एमसीपी सर्वर एक स्थानीय रूप से होस्ट की गई सेवा के रूप में कार्य करता है, जो एलएलएम द्वारा उत्पन्न आउटपुट का आकलन करने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किए गए विशेष मूल्यांकन मॉडल तक सीधी पहुंच प्रदान करता है। इसकी अनुकूलता विकास वातावरण के एक विस्तृत स्पेक्ट्रम तक फैली हुई है, जो कई उपकरणों के साथ सहज एकीकरण को सक्षम करती है, जिनमें शामिल हैं:

• क्लाउड डेस्कटॉप: इंटरैक्टिव संवादी संदर्भों के भीतर एलएलएम आउटपुट के मूल्यांकन को सुविधाजनक बनाता है, वास्तविक समय की प्रतिक्रिया और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
• कर्सर: डेवलपर्स को सीधे संपादक के भीतर कोड स्निपेट का मूल्यांकन करने के लिए सशक्त बनाता है, उन्हें पूर्व निर्धारित मानदंडों जैसे कि शुद्धता, दक्षता और शैली के खिलाफ मूल्यांकन करता है।
• ओपनएआई एजेंट्स एसडीके: महत्वपूर्ण निर्णय लेने की प्रक्रियाओं या परिणामों के अंतिम प्रेषण से पहले एलएलएम आउटपुट के प्रोग्रामेटिक मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि आउटपुट आवश्यक मानकों को पूरा करते हैं।

मौजूदा वर्कफ़्लो में एटला एमसीपी सर्वर को निर्बाध रूप से एकीकृत करके, डेवलपर्स को मॉडल आउटपुट का संरचित मूल्यांकन करने की क्षमता मिलती है, जो एक पुनरुत्पादनीय और संस्करण-नियंत्रित प्रक्रिया का लाभ उठाती है। यह कठोरता पारदर्शिता, जवाबदेही और एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों में निरंतर सुधार को बढ़ावा देती है।

उद्देश्य-निर्मित मूल्यांकन मॉडल की शक्ति

एटला एमसीपी सर्वर की वास्तुकला दो अलग-अलग मूल्यांकन मॉडल द्वारा लंगर डाली गई है, प्रत्येक को विशिष्ट मूल्यांकन आवश्यकताओं को संबोधित करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है:

• सेलेन 1: एक व्यापक, पूर्ण-क्षमता वाला मॉडल जिसे सावधानीपूर्वक मूल्यांकन और आलोचना कार्यों के एक विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है, जो विश्लेषण की अद्वितीय सटीकता और गहराई प्रदान करता है।
• सेलेन मिनी: एक संसाधन-कुशल संस्करण जिसे स्कोरिंग क्षमताओं की विश्वसनीयता से समझौता किए बिना त्वरित अनुमान के लिए इंजीनियर किया गया है, उन परिदृश्यों के लिए आदर्श जहां गति सर्वोपरि है।

सामान्य-उद्देश्य वाले एलएलएम के विपरीत, जो संकेतित तर्क के माध्यम से मूल्यांकन का अनुकरण करने का प्रयास करते हैं, सेलेन मॉडल विशेष रूप से लगातार, कम-विचरण मूल्यांकन और व्यावहारिक आलोचनाओं का उत्पादन करने के लिए अनुकूलित हैं। यह विशेष डिज़ाइन स्व-संगति पूर्वाग्रह या गलत तर्क को सुदृढ़ करने जैसे पूर्वाग्रहों और कलाकृतियों को कम करता है, जिससे मूल्यांकन प्रक्रिया की अखंडता सुनिश्चित होती है।

मूल्यांकन एपीआई और टूलिंग का अनावरण

एटला एमसीपी सर्वर दो प्राथमिक एमसीपी-संगत मूल्यांकन उपकरणों को उजागर करता है, जो डेवलपर्स को मूल्यांकन प्रक्रिया पर बारीक नियंत्रण के साथ सशक्त बनाता है:

• evaluate_llm_response: यह उपकरण उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित मानदंड के विरुद्ध एक एकल एलएलएम प्रतिक्रिया को स्कोर करता है, जो प्रतिक्रिया की गुणवत्ता और प्रासंगिकता का एक मात्रात्मक माप प्रदान करता है।
• evaluate_llm_response_on_multiple_criteria: यह उपकरण कई स्वतंत्र मानदंडों में प्रतिक्रिया को स्कोर करके, बहु-आयामी मूल्यांकन को सक्षम करके एकल-मानदंड मूल्यांकन पर विस्तारित होता है। यह क्षमता प्रतिक्रिया की ताकत और कमजोरियों की समग्र समझ की अनुमति देती है।

ये उपकरण बारीक प्रतिक्रिया लूप के निर्माण को बढ़ावा देते हैं, एजेंटिक प्रणालियों में स्व-सुधार व्यवहार को सक्षम करते हैं और उपयोगकर्ताओं को प्रस्तुत किए जाने से पहले आउटपुट को मान्य करते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि एलएलएम-संचालित एप्लिकेशन उच्च गुणवत्ता वाले, विश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हैं।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग: प्रतिक्रिया लूप का प्रदर्शन

एटला एमसीपी सर्वर की शक्ति को एक व्यावहारिक उदाहरण के माध्यम से चित्रित किया जा सकता है। MCP सर्वर से जुड़े क्लाउड डेस्कटॉप का उपयोग करके Charizard पोकेमॉन के लिए एक हास्यपूर्ण नया नाम सोचने की कल्पना करें। मॉडल द्वारा उत्पन्न नाम का तब सेलेन का उपयोग करके मौलिकता और हास्य जैसे मानदंडों के विरुद्ध मूल्यांकन किया जा सकता है। सेलेन द्वारा प्रदान की गई आलोचनाओं के आधार पर, क्लाउड नाम को संशोधित कर सकता है, जब तक कि वह वांछित मानकों को पूरा नहीं करता। यह सरल लूप दर्शाता है कि एजेंट संरचित, स्वचालित प्रतिक्रिया का उपयोग करके अपने आउटपुट को गतिशील रूप से कैसे सुधार सकते हैं, जिससे मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

यह चंचल उदाहरण एटला एमसीपी सर्वर की बहुमुखी प्रतिभा को उजागर करता है। एक ही मूल्यांकन तंत्र को व्यावहारिक उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है:

• ग्राहक सहायता: एजेंट अपने उत्तरों को सहानुभूति, मददगारता और कंपनी की नीतियों के पालन के लिए जमा करने से पहले स्व-मूल्यांकन कर सकते हैं, जिससे एक सकारात्मक ग्राहक अनुभव सुनिश्चित होता है।
• कोड जनरेशन वर्कफ़्लो: उपकरण उत्पन्न कोड स्निपेट को शुद्धता, सुरक्षा कमजोरियों और कोडिंग शैली दिशानिर्देशों के पालन के लिए स्कोर कर सकते हैं, जिससे कोड की गुणवत्ता और विश्वसनीयता में सुधार होता है।
• उद्यम सामग्री निर्माण: टीमें स्पष्टता, तथ्यात्मक सटीकता और ब्रांड स्थिरता के लिए स्वचालित जांच कर सकती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी सामग्री संगठन के मानकों के अनुरूप है।

ये परिदृश्य उत्पादन प्रणालियों में एटला के मूल्यांकन मॉडल को एकीकृत करने के मूल्य को प्रदर्शित करते हैं, जो विविध एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों में मजबूत गुणवत्ता आश्वासन को सक्षम करते हैं। मूल्यांकन प्रक्रिया को स्वचालित करके, संगठन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके एलएलएम लगातार उच्च गुणवत्ता वाले, विश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हैं।

आरंभ करना: सेटअप और कॉन्फ़िगरेशन

एटला एमसीपी सर्वर का लाभ उठाना शुरू करने के लिए:

1. एटला डैशबोर्ड से एक एपीआई कुंजी प्राप्त करें।
2. गिटहब रिपॉजिटरी को क्लोन करें और विस्तृत इंस्टॉलेशन गाइड का पालन करें।
3. अपने MCP-संगत क्लाइंट (जैसे क्लाउड या कर्सर) को मूल्यांकन अनुरोध जारी करना शुरू करने के लिए कनेक्ट करें।

एटला एमसीपी सर्वर को एजेंट रनटाइम और आईडीई वर्कफ़्लो में निर्बाध एकीकरण के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे ओवरहेड कम होता है और दक्षता अधिकतम होती है। इसका उपयोग में आसानी डेवलपर्स को अपनी परियोजनाओं में एलएलएम मूल्यांकन को जल्दी से शामिल करने के लिए सशक्त बनाती है।

विकास और भविष्य में सुधार

एटला एमसीपी सर्वर को क्लाउड जैसे एआई सिस्टम के साथ निकट सहयोग से विकसित किया गया था, जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में संगतता और कार्यात्मक दृढ़ता सुनिश्चित करता है। इस पुनरावृत्त डिज़ाइन दृष्टिकोण ने उन समान वातावरणों के भीतर मूल्यांकन उपकरणों के प्रभावी परीक्षण की अनुमति दी है जिनकी वे सेवा करने का इरादा रखते हैं। व्यावहारिक प्रयोज्यता के प्रति यह प्रतिबद्धता सुनिश्चित करती है कि एटला एमसीपी सर्वर डेवलपर्स की विकसित हो रही जरूरतों को पूरा करता है।

भविष्य के संवर्द्धन समर्थित मूल्यांकन प्रकारों की श्रेणी का विस्तार करने और अतिरिक्त ग्राहकों और ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों के साथ इंटरऑपरेबिलिटी में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे। ये चल रहे सुधार LLM मूल्यांकन के लिए एक अग्रणी मंच के रूप में एटला एमसीपी सर्वर की स्थिति को मजबूत करेंगे।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (एमसीपी): गहन विश्लेषण

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) सिर्फ एक इंटरफ़ेस नहीं है; यह LLM और उपकरणों के बीच बातचीत के लिए एक दार्शनिक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है। यह एक लचीला, एक्स्टेंसिबल इकोसिस्टम बनाने का प्रयास करता है जहां विभिन्न प्रकार के LLM और उपकरण एक दूसरे के साथ सहजता से काम कर सकते हैं, भले ही उनके अंतर्निहित कार्यान्वयन के विवरण हों।

MCP इस लक्ष्य को कई प्रमुख सिद्धांतों के माध्यम से प्राप्त करता है:

• अमूर्तता: MCP उपकरणों के साथ बातचीत के अंतर्निहित विवरणों को LLM से अलग करता है। इसका मतलब है कि LLM को उपकरण द्वारा उपयोग किए जा रहे विशिष्ट एपीआई या प्रोटोकॉल के बारे में जानने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, यह MCP इंटरफ़ेस के माध्यम से उपकरण के साथ बातचीत करता है, जो उपकरण के साथ संचार के सभी तकनीकी पहलुओं को संभालता है।
• मानकीकरण: MCP उपकरणों के साथ बातचीत के लिए एक मानकीकृत तरीका प्रदान करता है। इसका मतलब है कि कोई भी LLM जो MCP का समर्थन करता है, MCP-संगत इंटरफ़ेस को उजागर करने वाले किसी भी उपकरण के साथ बातचीत कर सकता है। यह विभिन्न LLM और उपकरणों के बीच इंटरऑपरेबिलिटी को बहुत आसान बनाता है।
• विस्तारशीलता: MCP को नया समर्थन जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका मतलब है कि जैसे-जैसे नए उपकरण और LLM विकसित होते हैं, उन्हें MCP इकोसिस्टम में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है।

MCP का एक प्रमुख लाभ यह है कि यह LLM विकास को बहुत सरल बनाता है। MCP के बिना, LLM डेवलपर को प्रत्येक उस उपकरण के लिए विशिष्ट कोड लिखने की आवश्यकता होगी जिसके साथ वे बातचीत करना चाहते हैं। यह एक समय लेने वाला और त्रुटि प्रवण प्रक्रिया हो सकती है। MCP के साथ, LLM डेवलपर को केवल MCP इंटरफ़ेस के साथ बातचीत करने के लिए कोड लिखने की आवश्यकता होती है। इसका मतलब है कि वे उपकरणों के साथ बातचीत के विशिष्ट विवरणों के बारे में चिंता किए बिना अपने LLM के मूल तर्क पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

MCP का एक और लाभ यह है कि यह LLM को अधिक लचीला बनाता है। MCP के बिना, LLM केवल उन उपकरणों के साथ बातचीत कर सकते हैं जिनके लिए उन्हें विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है। MCP के साथ, LLM किसी भी MCP-संगत उपकरण के साथ बातचीत कर सकते हैं। इसका मतलब है कि LLM का उपयोग उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ बातचीत करने और विभिन्न प्रकार के कार्य करने के लिए किया जा सकता है।

उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि आप एक LLM विकसित कर रहे हैं जो समाचार लेखों का सारांश कर सकता है। MCP के बिना, आपको समाचार वेबसाइटों के साथ बातचीत करने के लिए विशिष्ट कोड लिखने की आवश्यकता होगी। यह एक मुश्किल काम हो सकता है, क्योंकि विभिन्न समाचार वेबसाइटें विभिन्न एपीआई और प्रोटोकॉल का उपयोग करती हैं। MCP के साथ, आप MCP-संगत इंटरफ़ेस को उजागर करने वाले समाचार सारांश उपकरण का उपयोग कर सकते हैं। फिर आप समाचार सारांश उपकरण के साथ बातचीत करने के लिए अपने LLM का उपयोग कर सकते हैं, और यह आपके लिए समाचार लेखों का सारांश देगा।

MCP LLM और उपकरणों के बीच बातचीत को आसान बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह LLM विकास को सरल करता है, LLM को अधिक लचीला बनाता है, और विभिन्न LLM और उपकरणों के बीच इंटरऑपरेबिलिटी को बेहतर बनाता है।

एटला एमसीपी सर्वर: कार्यान्वयन विवरण

एटला एमसीपी सर्वर एमसीपी का एक विशिष्ट कार्यान्वयन है। यह एक स्थानीय रूप से होस्ट की गई सेवा है जो Atla के LLM जज मॉडल के सूट तक पहुंच प्रदान करती है। एटला एमसीपी सर्वर को विभिन्न प्रकार के विकास वातावरण के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें क्लाउड डेस्कटॉप, कर्सर और OpenAI एजेंट्स एसडीके शामिल हैं।

एटला एमसीपी सर्वर दो प्रमुख मूल्यांकन मॉडल का उपयोग करता है: सेलेन 1 और सेलेन मिनी। सेलेन 1 एक व्यापक, पूर्ण-क्षमता वाला मॉडल है जिसे मूल्यांकन और आलोचना कार्यों के एक विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। सेलेन मिनी एक संसाधन-कुशल संस्करण है जिसे स्कोरिंग क्षमताओं की विश्वसनीयता से समझौता किए बिना त्वरित अनुमान के लिए इंजीनियर किया गया है।

एटला एमसीपी सर्वर दो प्राथमिक एमसीपी-संगत मूल्यांकन उपकरण उजागर करता है: evaluate_llm_response और evaluate_llm_response_on_multiple_criteria। evaluate_llm_response उपकरण उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित मानदंड के विरुद्ध एक एकल एलएलएम प्रतिक्रिया को स्कोर करता है। evaluate_llm_response_on_multiple_criteria उपकरण कई स्वतंत्र मानदंडों में प्रतिक्रिया को स्कोर करके बहु-आयामी मूल्यांकन को सक्षम बनाता है।

एटला एमसीपी सर्वर का उपयोग विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए किया जा सकता है, जिसमें ग्राहक सहायता, कोड जनरेशन वर्कफ़्लो और उद्यम सामग्री निर्माण शामिल हैं। उदाहरण के लिए, ग्राहक सहायता में, एजेंट अपने उत्तरों को सहानुभूति, मददगारता और कंपनी की नीतियों के पालन के लिए जमा करने से पहले स्व-मूल्यांकन करने के लिए एटला एमसीपी सर्वर का उपयोग कर सकते हैं। कोड जनरेशन वर्कफ़्लो में, उपकरण उत्पन्न कोड स्निपेट को शुद्धता, सुरक्षा कमजोरियों और कोडिंग शैली दिशानिर्देशों के पालन के लिए स्कोर करने के लिए एटला एमसीपी सर्वर का उपयोग कर सकते हैं। उद्यम सामग्री निर्माण में, टीमें स्पष्टता, तथ्यात्मक सटीकता और ब्रांड स्थिरता के लिए स्वचालित जांच करने के लिए एटला एमसीपी सर्वर का उपयोग कर सकती हैं।

एटला एमसीपी सर्वर एलएलएम मूल्यांकन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह सटीक, विश्वसनीय और उपयोग में आसान है। एटला एमसीपी सर्वर विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों के लिए उपयोग किया जा सकता है, और यह एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने में मदद कर सकता है।

भविष्य की दिशाएँ

एटला एमसीपी सर्वर एक निरंतर विकसित होने वाला मंच है। Atla AI लगातार नए मूल्यांकन प्रकारों का समर्थन जोड़ने और अतिरिक्त ग्राहकों और ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों के साथ इंटरऑपरेबिलिटी में सुधार करने के लिए काम कर रहा है।

कुछ भविष्य की दिशाओं में शामिल हैं:

• अतिरिक्त मूल्यांकन प्रकारों का समर्थन: Atla AI एलएलएम प्रतिक्रियाओं के स्कोरिंग और आलोचना के अलावा अतिरिक्त मूल्यांकन प्रकारों का समर्थन जोड़ने की योजना बना रहा है। उदाहरण के लिए, Atla AI एलएलएम प्रतिक्रियाओं को तथ्यों की सटीकता के लिए, उनके तर्क की सुसंगतता के लिए और उनकी रचनात्मकता के लिए मूल्यांकन करने के लिए समर्थन जोड़ सकता है।
• अतिरिक्त ग्राहकों के साथ बेहतर इंटरऑपरेबिलिटी: Atla AI क्लाउड डेस्कटॉप, कर्सर और OpenAI एजेंट्स एसडीके के अलावा अतिरिक्त ग्राहकों के साथ एटला एमसीपी सर्वर की इंटरऑपरेबिलिटी में सुधार करने की योजना बना रहा है। उदाहरण के लिए, Atla AI जुपिटर नोटबुक्स, गूगल कोलाब और अन्य लोकप्रिय विकास वातावरण के लिए समर्थन जोड़ सकता है।
• अतिरिक्त ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों के साथ बेहतर इंटरऑपरेबिलिटी: Atla AI विभिन्न ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों के साथ एटला एमसीपी सर्वर की इंटरऑपरेबिलिटी में सुधार करने की योजना बना रहा है। उदाहरण के लिए, Atla AI एयरफ्लो, कुबेरनेट्स और अन्य लोकप्रिय ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों के लिए समर्थन जोड़ सकता है।
• अधिक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर: एटला एमसीपी सर्वर एक मॉड्यूलर आर्किटेक्चर की ओर बढ़ रहा है, जहां विभिन्न मूल्यांकन मॉडल और उपकरणों को आसानी से प्लग और अनप्लग किया जा सकता है। इससे उपयोगकर्ताओं के लिए अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार मूल्यांकन पाइपलाइन को अनुकूलित करना आसान हो जाएगा।
• स्वचालित एमएलओप्स: Atla AI स्वचालित एमएलओप्स (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस) पाइपलाइन विकसित करने की योजना बना रहा है जो मूल्यांकन मॉडल के प्रशिक्षण, तैनाती और निगरानी को स्वचालित करेगी। यह सुनिश्चित करेगा कि मूल्यांकन मॉडल अद्यतित रहें और एलएलएम द्वारा किए जा रहे सबसे हालिया प्रदर्शन के साथ सिंक में रहें।
• एक्सप्लेनेबल एआई (एक्सएआई): एटला एमसीपी सर्वर अधिक व्याख्यात्मक एआई (एक्सएआई) क्षमताएं विकसित करने की योजना बना रहा है ताकि उपयोगकर्ता समझ सकें कि मूल्यांकन मॉडल विशेष प्रतिक्रिया क्यों दे रहा है। यह पारदर्शिता और विश्वास बनाने में मदद करेगा।
• समुदाय-आधारित विकास: Atla AI एटला एमसीपी सर्वर के विकास में समुदाय के सदस्यों को शामिल करने की योजना बना रहा है। इसमें ओपन-सोर्स योगदान, सामुदायिक प्रतिक्रिया और सामुदायिक-आधारित उपकरणों और मूल्यांकन मॉडल का निर्माण शामिल होगा।

ये भविष्य की दिशाएँ Atla AI की एलएलएम मूल्यांकन में सबसे आगे रहने और डेवलपर्स को एलएलएम-संचालित अनुप्रयोगों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को बेहतर बनाने के लिए आवश्यक उपकरणों के साथ सशक्त बनाने की प्रतिबद्धता को दर्शाती हैं।