مصنوعی ذہانت (AI) کی ترقی کی مسلسل اور اکثر غیر شفاف دنیا میں، وضاحت کی جانب ایک اہم قدم اٹھایا گیا ہے۔ Anthropic، ایک تحقیقی فرم جسے Amazon کی جانب سے خاطر خواہ حمایت حاصل ہے، نے اپنے تازہ ترین ورژن، Claude 3.7 Sonnet کے ساتھ بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کے اندرونی کام کاج پر سے پردہ قدرے ہٹایا ہے۔ یہ ماڈل صرف ایک اور اضافہ نہیں ہے؛ یہ ایک ممکنہ پیراڈائم شفٹ کی نمائندگی کرتا ہے، جسے کمپنی دنیا کا پہلا ہائبرڈ استدلال AI نظام قرار دیتی ہے۔ اس کے مضمرات دور رس ہیں، جو نہ صرف بہتر کارکردگی کا وعدہ کرتے ہیں، خاص طور پر سافٹ ویئر انجینئرنگ جیسے پیچیدہ شعبوں میں، بلکہ ان بڑھتی ہوئی طاقتور ڈیجیٹل ذہنوں کے فیصلہ سازی کے راستوں میں انتہائی ضروری شفافیت کی خوراک بھی فراہم کرتے ہیں۔
بنیادی جدت Claude 3.7 Sonnet کی دو الگ الگ طریقوں کو بغیر کسی رکاوٹ کے ضم کرنے کی صلاحیت میں مضمر ہے: بات چیت کرنے والے AI سے عام طور پر متوقع جوابات کی تیز رفتار پیداوار، اور ایک زیادہ گہری، دانستہ استدلال کی صلاحیت۔ یہ دوہری نوعیت صارفین کو ایک متحرک نقطہ نظر پیش کرتی ہے، جس سے وہ سیدھے سادے سوالات کے لیے تقریباً فوری جوابات کا انتخاب کر سکتے ہیں یا پیچیدہ سوچ کے عمل کا مطالبہ کرنے والے کاموں کے لیے گہرے تجزیاتی انجن کو شامل کر سکتے ہیں۔ اس لچک کا مقصد رفتار اور علمی گہرائی کے درمیان دائمی سمجھوتے کو بہتر بنانا ہے، AI کی کارکردگی کے پروفائل کو ہاتھ میں موجود کام کے مخصوص مطالبات کے مطابق ڈھالنا ہے۔
مشین کے اندر جھانکنا: ‘Visible Scratch Pad’ کا آغاز
شاید Claude 3.7 Sonnet کے ساتھ متعارف کرائی گئی سب سے نمایاں خصوصیت Visible Scratch Pad ہے۔ برسوں سے، LLMs کے اندرونی حسابات بڑی حد تک ناقابلِ فہم رہے ہیں، ایک ‘بلیک باکس’ کے اندر کام کرتے ہیں جس نے ڈیولپرز، محققین، اور ان صارفین کو مایوس کیا جو یہ سمجھنا چاہتے تھے کہ AI کسی خاص نتیجے پر کیسے پہنچا۔ Anthropic کی یہ جدت براہ راست اس غیر شفافیت کا مقابلہ کرتی ہے۔
یہ خصوصیت، استعاراتی طور پر، ایک طالب علم کو ریاضی کے ایک پیچیدہ مسئلے پر اپنا کام دکھانے کی اجازت دینے کی طرح کام کرتی ہے۔ جب چیلنجنگ سوالات پیش کیے جاتے ہیں جن کے لیے کثیر مرحلہ تجزیہ کی ضرورت ہوتی ہے، Claude 3.7 Sonnet اب اپنے درمیانی خیالات اور منطقی تسلسل کو ظاہر کر سکتا ہے۔ صارفین ماڈل کی استدلالی زنجیر کی نمائندگی کا مشاہدہ کرنے کی صلاحیت حاصل کرتے ہیں، مسئلے کی تقسیم اور حل کی طرف اٹھائے گئے اقدامات کو دیکھتے ہیں۔
- بہتر اعتماد اور ڈیبگنگ: یہ مرئیت اعتماد پیدا کرنے کے لیے انمول ہے۔ جب صارفین AI کی منطق کی پیروی کر سکتے ہیں، تو وہ اس کے آؤٹ پٹ کی صداقت کا اندازہ لگانے کے لیے بہتر طور پر لیس ہوتے ہیں۔ ڈیولپرز کے لیے، یہ ایک طاقتور ڈیبگنگ ٹول پیش کرتا ہے، جس سے یہ شناخت کرنا آسان ہو جاتا ہے کہ استدلال کہاں بھٹک سکتا ہے یا تعصبات کہاں داخل ہو سکتے ہیں۔
- تعلیمی اور تشریحی قدر: AI کے جواب کے پیچھے ‘کیوں’ کو سمجھنا اتنا ہی اہم ہو سکتا ہے جتنا کہ خود جواب، خاص طور پر تعلیمی یا تحقیقی سیاق و سباق میں۔ سکریچ پیڈ ماڈل کی مسئلہ حل کرنے کی حکمت عملیوں کے بارے میں بصیرت فراہم کرتا ہے۔
- پیچیدگی سے نمٹنا: پیچیدہ ڈیٹا تجزیہ، منطقی کٹوتی، یا تخلیقی مسئلہ حل کرنے والے کاموں کے لیے، AI کے سوچنے کے عمل کا مشاہدہ صارفین کو اپنے پرامپٹس کو بہتر بنانے یا ماڈل کی زیادہ مؤثر طریقے سے رہنمائی کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ یہ شفافیت مطلق نہیں ہے۔ Anthropic تسلیم کرتا ہے کہ سکریچ پیڈ کے اندر کچھ اقدامات کو، بنیادی طور پر حفاظتی تحفظات یا ماڈل کے فن تعمیر کے ملکیتی عناصر کی حفاظت کے لیے، ترمیم یا آسان بنایا جا سکتا ہے۔ اس کے باوجود، جزوی مرئیت کی طرف بھی یہ اقدام LLM آپریشنز کی روایتی طور پر مہر بند نوعیت سے ایک اہم انحراف کی نشاندہی کرتا ہے۔
انجن کو بہتر بنانا: ڈیولپر کنٹرول اور اقتصادی تحفظات
صارف کے سامنے شفافیت کی تکمیل ڈیولپرز کو فراہم کردہ کنٹرول کی ایک نئی پرت ہے۔ Anthropic نے ایک سلائیڈنگ اسکیل میکانزم متعارف کرایا ہے، جسے ٹوکن پر مبنی انٹرفیس کے ذریعے منظم کیا جاتا ہے، جو ڈیولپرز کو کسی بھی دیے گئے کام کے لیے ماڈل کو مختص کردہ ‘استدلال بجٹ’ کو ماڈیول کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
یہ خصوصیت AI کو بڑے پیمانے پر تعینات کرنے کی عملی حقیقتوں کو تسلیم کرتی ہے۔ گہرا، کثیر مرحلہ استدلال کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا ہے۔ ہر کام کو ماڈل کی مکمل تجزیاتی طاقت کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ مختص کردہ وسائل کو ایڈجسٹ کرنے کا ایک ذریعہ فراہم کر کے، ڈیولپرز آؤٹ پٹ کے مطلوبہ معیار یا گہرائی اور متعلقہ کمپیوٹیشنل اخراجات (اور نتیجتاً، مالی اخراجات) کے درمیان ایک دانستہ توازن قائم کر سکتے ہیں۔
- وسائل کی تقسیم کو بہتر بنانا: انٹرپرائزز اب AI کی تعیناتی کے بارے میں زیادہ تفصیلی فیصلے کر سکتے ہیں۔ سادہ کاموں کو کم سے کم استدلال بجٹ کے ساتھ پروسیس کیا جا سکتا ہے، وسائل کی بچت ہوتی ہے، جبکہ پیچیدہ اسٹریٹجک تجزیے ماڈل کی صلاحیتوں کی پوری گہرائی کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔
- اسکیل ایبلٹی اور لاگت کا انتظام: یہ کنٹرول ان تنظیموں کے لیے اہم ہے جو ممنوعہ آپریشنل اخراجات کے بغیر متنوع ورک فلوز میں نفیس AI کو ضم کرنا چاہتی ہیں۔ یہ AI اقدامات کے لیے زیادہ قابلِ پیشن گوئی بجٹ سازی اور وسائل کی منصوبہ بندی کی اجازت دیتا ہے۔
- موزوں ایپلیکیشن کارکردگی: مختلف ایپلیکیشنز کی مختلف ضروریات ہوتی ہیں۔ ایک کسٹمر سروس چیٹ بوٹ رفتار اور لاگت کی کارکردگی کو ترجیح دے سکتا ہے، جبکہ ایک سائنسی تحقیقی ٹول سب سے بڑھ کر درستگی اور گہرائی کو ترجیح دے سکتا ہے۔ سلائیڈنگ اسکیل اس تخصیص کو ممکن بناتا ہے۔
یہ اقتصادی اور آپریشنل لچک مسابقتی AI منظر نامے میں ایک کلیدی تفریق کار ثابت ہو سکتی ہے، خاص طور پر ان کاروباروں کے لیے جو عملی، قابلِ توسیع AI حل تلاش کر رہے ہیں۔
ڈیجیٹل فورج میں غلبہ: کوڈ جنریشن میں مہارت
Claude 3.7 Sonnet کی صلاحیتیں نظریاتی استدلال اور شفافیت سے آگے بڑھتی ہیں؛ وہ ٹھوس کارکردگی کے فوائد میں ترجمہ ہوتی ہیں، خاص طور پر کوڈنگ اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے مطالباتی میدان میں۔ Anthropic نے بینچ مارک کے نتائج جاری کیے ہیں جو حریفوں، خاص طور پر OpenAI کے o3-mini ماڈل پر، جدید پروگرامنگ کے مرکزی کاموں میں واضح برتری کی نشاندہی کرتے ہیں۔
SWE-Bench کوڈنگ ٹیسٹ پر، جو حقیقی دنیا کے GitHub مسائل کو حل کرنے کی صلاحیت کا اندازہ لگانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ایک سخت جائزہ ہے، Claude 3.7 Sonnet نے متاثر کن 62.3% درستگی حاصل کی۔ یہ اعداد و شمار OpenAI کے موازنہ ماڈل کی رپورٹ کردہ 49.3% درستگی سے نمایاں طور پر تجاوز کرتے ہیں۔ یہ کوڈ کے سیاق و سباق کو سمجھنے، کیڑے شناخت کرنے، اور درست کوڈ پیچ تیار کرنے میں بڑھی ہوئی مہارت کی تجویز کرتا ہے - وہ مہارتیں جن کی سافٹ ویئر انجینئرنگ میں بہت قدر کی جاتی ہے۔
مزید برآں، ایجنٹک ورک فلوز کے دائرے میں، جس میں AI سسٹمز خود مختار طور پر اعمال کی ترتیب انجام دیتے ہیں، Claude 3.7 Sonnet نے بھی اعلیٰ کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ TAU-Bench پر، اس نے 81.2% اسکور کیا، جبکہ OpenAI کا اسکور 73.5% تھا۔ یہ بینچ مارک ماڈل کی پیچیدہ کاموں کو پورا کرنے کے لیے ٹولز، APIs، اور ڈیجیٹل ماحول کے ساتھ تعامل کرنے کی صلاحیت کی جانچ کرتا ہے، جو آٹومیشن کے لیے زیادہ قابل اور قابل اعتماد AI ایجنٹس کی طرف اشارہ کرتا ہے۔
- سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے لیے مضمرات: کوڈنگ بینچ مارکس میں زیادہ درستگی براہ راست ڈیولپرز کے لیے ممکنہ پیداواری فوائد میں ترجمہ ہوتی ہے۔ Claude جیسے AI اسسٹنٹس کوڈ بیس لکھنے، ڈیبگ کرنے اور برقرار رکھنے میں زیادہ قابل اعتماد شراکت دار بن سکتے ہیں۔
- ایجنٹک صلاحیتوں کو آگے بڑھانا: TAU-Bench پر مضبوط کارکردگی Anthropic کی زیادہ خود مختار AI سسٹمز بنانے پر توجہ کو اجاگر کرتی ہے۔ یہ صلاحیت AI ایجنٹس کے وژن کو سمجھنے کے لیے اہم ہے جو کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ پیچیدہ، کثیر مرحلہ کاموں کا انتظام کر سکتے ہیں۔
- مسابقتی بینچ مارکنگ: یہ نتائج Anthropic کو جاری ‘AI ہتھیاروں کی دوڑ’ میں مضبوطی سے پوزیشن دیتے ہیں، خاص طور پر کوڈ جنریشن اور ڈویلپمنٹ ٹولز کے تجارتی طور پر اہم علاقے میں۔
فن تعمیر کی نئی تشکیل: بلیک باکس پیراڈائم سے آگے
کئی دہائیوں سے، بہت سے نفیس AI ماڈلز کا مروجہ فن تعمیر ان کی ‘بلیک باکس’ نوعیت میں حصہ ڈالتا رہا۔ اکثر، آسان، تیز تر پروسیسنگ راستوں کو زیادہ پیچیدہ، وسائل کے لحاظ سے گہرے استدلال کے کاموں سے الگ سے سنبھالا جاتا تھا۔ یہ علیحدگی ناکارہیوں کا باعث بن سکتی تھی اور مجموعی تفہیم کو مشکل بنا سکتی تھی۔ Claude 3.7 Sonnet کے ساتھ Anthropic کی پیش رفت جزوی طور پر اس فن تعمیر کے بنیادی ڈیزائن نو سے پیدا ہوتی ہے۔
Dario Amodei، Anthropic کے CEO، نے اس تبدیلی کو واضح طور پر بیان کیا: ‘ہم استدلال کو ایک الگ صلاحیت کے طور پر برتنے سے آگے بڑھ چکے ہیں—یہ اب ماڈل کی بنیادی فعالیت کا ایک ہموار حصہ ہے۔’ یہ بیان ایک مربوط استدلال فن تعمیر کی طرف اشارہ کرتا ہے۔ پیچیدہ مسائل کو ایک خصوصی ماڈیول میں منتقل کرنے کے بجائے، گہری استدلال کی صلاحیتوں کو بنیادی ماڈل کے تانے بانے میں بُنا گیا ہے۔
یہ اتحاد کئی ممکنہ فوائد پیش کرتا ہے:
- ہموار منتقلی: ماڈل ممکنہ طور پر فوری جوابات اور گہری سوچ کے درمیان زیادہ روانی سے منتقل ہو سکتا ہے، بغیر کسی الگ نظام کو طلب کرنے کے اوور ہیڈ کے۔
- مجموعی سیاق و سباق: استدلال کو مربوط رکھنے سے ماڈل کو آپریشن کے مختلف طریقوں میں بہتر سیاق و سباق اور ہم آہنگی برقرار رکھنے کی اجازت مل سکتی ہے۔
- کارکردگی میں اضافہ: اگرچہ گہرا استدلال شدید رہتا ہے، اسے مربوط کرنے سے الگ الگ نظاموں کے انتظام کے مقابلے میں فن تعمیراتی کارکردگیوں کو کھولا جا سکتا ہے۔
یہ فن تعمیراتی فلسفہ Anthropic کی ایجنٹک AI میں پیشرفت کے ساتھ ہم آہنگ ہے۔ ان کی Computer Use خصوصیت پر تعمیر کرتے ہوئے، جو 2024 کے اوائل میں متعارف کرائی گئی تھی، جس نے Claude ماڈلز کو سافٹ ویئر ایپلیکیشنز کے ساتھ بالکل اسی طرح تعامل کرنے کے قابل بنایا جیسے ایک انسانی صارف (بٹن کلک کرنا، متن داخل کرنا)، نیا ماڈل ان صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔ بہتر استدلال اور مربوط فن تعمیر ممکنہ طور پر ایجنٹک ورک فلوز میں دیکھی گئی بینچ مارک کامیابیوں میں حصہ ڈالتے ہیں۔
Jared Kaplan، Anthropic کے چیف سائنٹسٹ، نے ان ترقیوں کی رفتار پر زور دیا، اس بات کو اجاگر کرتے ہوئے کہ اس بنیاد پر بنائے گئے مستقبل کے AI ایجنٹ متنوع ٹولز کے استعمال اور متحرک، غیر متوقع ڈیجیٹل ماحول میں نیویگیٹ کرنے میں تیزی سے ماہر ہو جائیں گے۔ مقصد ایسے ایجنٹ بنانا ہے جو نہ صرف ہدایات پر عمل کر سکیں بلکہ پیچیدہ مقاصد کے حصول کے لیے حکمت عملی بنا سکیں اور اپنانے کی صلاحیت رکھتے ہوں۔
اسٹریٹجک شطرنج کی بساط: مقابلہ اور مستقبل کے راستے
Claude 3.7 Sonnet کا آغاز خلا میں نہیں ہوتا۔ یہ شدید مقابلے کے درمیان آتا ہے، بنیادی طور پر OpenAI کے ساتھ، جس سے وسیع پیمانے پر توقع کی جاتی ہے کہ وہ اپنا اگلی نسل کا ماڈل، GPT-5 جاری کرے گا۔ صنعت کے مبصرین قیاس آرائی کرتے ہیں کہ GPT-5 میں بھی ہائبرڈ استدلال کی ایک شکل شامل ہو سکتی ہے، جس سے Anthropic کی موجودہ ریلیز ابتدائی برتری قائم کرنے کے لیے ایک حکمت عملی کے لحاظ سے بروقت اقدام بن جاتی ہے۔
اب مارکیٹ میں بہتر شفافیت اور ڈیولپر کنٹرولز کے ساتھ ایک ہائبرڈ ماڈل پیش کر کے، Anthropic کئی اہداف حاصل کرتا ہے:
- ذہنوں پر قبضہ: یہ کمپنی کو ایک جدت پسند کے طور پر پوزیشن دیتا ہے، خاص طور پر استدلال، شفافیت، اور ایجنٹک صلاحیتوں کے اہم شعبوں میں۔
- حقیقی دنیا کا ڈیٹا اکٹھا کرنا: ابتدائی تعیناتی Anthropic کو اس بارے میں قیمتی ڈیٹا اکٹھا کرنے کی اجازت دیتی ہے کہ صارف اور ڈیولپرز ان نئی خصوصیات کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں، جو مستقبل کی اصلاحات سے آگاہ کرتا ہے۔
- بینچ مارک قائم کرنا: متاثر کن کوڈنگ بینچ مارک کے نتائج حریفوں کے لیے پورا کرنے یا اس سے تجاوز کرنے کے لیے ایک اعلیٰ معیار قائم کرتے ہیں۔
مرئی سکریچ پیڈ اور استدلال بجٹ سلائیڈر جیسی خصوصیات پر زور بھی ابھرتے ہوئے رجحانات اور مطالبات کے ساتھ اچھی طرح مطابقت رکھتا ہے:
- وضاحتی AI (XAI): جیسے جیسے AI سسٹمز اہم انفراسٹرکچر اور فیصلہ سازی کے عمل (فنانس، صحت کی دیکھ بھال، قانون، وغیرہ میں) میں زیادہ مربوط ہوتے جا رہے ہیں، دنیا بھر میں ریگولیٹری ادارے (جیسے EU اپنے AI ایکٹ کے ساتھ) تیزی سے شفافیت اور تشریح پذیری کا مطالبہ کر رہے ہیں۔ سکریچ پیڈ براہ راست وضاحتی AI کی اس ضرورت کو پورا کرتا ہے۔
- اقتصادی عملداری: استدلال بجٹ سلائیڈر کے ذریعے لاگت کی کارکردگی پر توجہ مرکوز کرنا نفیس AI کو کاروباروں کی ایک وسیع رینج کے لیے زیادہ قابل رسائی اور عملی بناتا ہے، تجرباتی تعیناتیوں سے آگے بڑھ کر قابلِ توسیع آپریشنل انضمام کی طرف بڑھتا ہے۔
آگے دیکھتے ہوئے، Anthropic نے Claude 3.7 Sonnet کی رکھی ہوئی بنیاد پر تعمیر کرنے کے لیے ایک واضح روڈ میپ کا خاکہ پیش کیا ہے:
- انٹرپرائز کوڈ کی صلاحیتیں: Claude Code کی مزید توسیع کی منصوبہ بندی کی گئی ہے، جس کا مقصد خاص طور پر انٹرپرائز سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ ٹیموں کے لیے زیادہ طاقتور اور موزوں ٹولز فراہم کرنا ہے۔
- خودکار استدلال کنٹرول: کمپنی ایسے میکانزم تیار کرنے کا ارادہ رکھتی ہے جو کسی دیے گئے کام کے لیے درکار بہترین استدلال کی مدت یا گہرائی کا خود بخود تعین کر سکیں، ممکنہ طور پر بہت سے معاملات میں سلائیڈر کے ذریعے دستی ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت کو ختم کر دیں۔
- ملٹی موڈل انضمام: مستقبل کے تکرار متنوع ان پٹ اقسام، جیسے تصاویر، APIs سے ڈیٹا، اور ممکنہ طور پر دیگر سینسر ڈیٹا کو بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کرنے پر توجہ مرکوز کریں گے، جس سے Claude کو پیچیدہ، حقیقی دنیا کے ورک فلوز کی ایک بہت وسیع رینج کو سنبھالنے کے قابل بنایا جائے گا جن کے لیے متعدد ذرائع سے معلومات کو سمجھنے اور ترکیب کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
Jared Kaplan نے طویل مدتی وژن کی ایک جھلک پیش کی، ترقی کی تیز رفتار تجویز کرتے ہوئے: ‘یہ صرف شروعات ہے،’ انہوں نے تبصرہ کیا۔ ‘2026 تک، AI ایجنٹ کاموں کو انسانوں کی طرح ہموار طریقے سے سنبھالیں گے، آخری لمحات کی تحقیق سے لے کر پورے کوڈ بیسز کے انتظام تک۔’ یہ پرجوش پیشین گوئی اس یقین کو اجاگر کرتی ہے کہ Claude 3.7 Sonnet میں دیکھی گئی فن تعمیراتی اور صلاحیتوں میں اضافہ حقیقی معنوں میں خود مختار اور انتہائی قابل AI سسٹمز کی طرف قدم بڑھا رہے ہیں جو اگلے چند سالوں میں علمی کام اور ڈیجیٹل تعامل کو بنیادی طور پر نئی شکل دے سکتے ہیں۔ دوڑ جاری ہے، اور Anthropic نے ابھی ایک بہت اہم قدم اٹھایا ہے۔