على الرغم من التبني الواسع النطاق لنماذج اللغة الكبيرة عبر المؤسسات ، لا تزال الشركات التي تقوم ببناء تطبيقات LLM تفتقر إلى الأدوات المناسبة لتلبية احتياجات الإدراك والاستثمار في الكتابة ، مما يجعلها خارج الملجأ إلى الخياطة لبدء إيرل ستات للحلول المتاحة في السوق. يزداد هذا التحدي مع نمو نماذج الذكاء الاصطناعى وتتناول سير عمل أكثر تعقيدًا ، مما يطلب من الإنجليز أن يتمكنوا من الانتهاء من الإنجليز عن بعد ، وتصدّر الأوعية الحقيقية من الحكم على نتائج الأعمال من خلال فحص العدوى الفردية. Tensorzero يعالج هذه الفجوة مع مكدس المؤهمة المفتوحة لتطبيقات LLM على مستوى الاستقلال التي تضع LOOOP. تمكن المنصة الشركات من تحسين تطبيقات LLM المعقدة استنادًا إلى مقاييس الإنتاج والتعليقات البشرية مع دعم المتطلبات الصعبة لبيئات المؤسسات بما في ذلك زمن انتقال الباطن الفرعي ، المرتفع ، والكامل ، الكامل الذي يستضيف ذاتيًا. ضربت الشركة أكبر بنوك يوروبي.
allywatch تنزيل مع الرئيس التنفيذي لشركة Tensorzero ومؤسس غابرييل بيانكوني لمعرفة المزيد عن العمل ، وخطتها المستقبلية ، وجولة التمويل الأخيرة ، وأكثر من ذلك بكثير …
من كان مستثمرك وكم رفعت؟
جمعنا بذرة بقيمة 7.3 مليون دولار من Firstmark ، Besmer Venture Partners ، Bedrock ، DRW ، ائتلافوالمستثمرين الملاك.
أخبرنا عن المنتج أو الخدمة التي يقدمها Tensorzero.
Tensorzero هو مكدس مفتوح المصدر لتطبيقات LLM على مستوى Indestrance. يوحد بوابة LLM ، المرصد ، التحسين ، التبشير ، والتجريب.
ما الذي ألهم بداية Tensorzero؟
قمنا بتأثير ما سوف تبدو الهندسة LLM في Fe wheen بدأنا Tensorzero. إجابتنا هي أن LLMS يجب أن تتعلم من تجربة العالم الحقيقي ، تمامًا مثلما يقوم البشر بالقياس الذي نحبه هنا هو: “إذا كنت تأخذ شخصًا ذكيًا حقًا ورميته في وظيفة جديدة مكتملة ، فسيكونون رائعين في ذلك في البداية ، لكنهم سيحبون تعلم القوائم بسرعة من التعليمات أو التجربة والخطأ”.
هذا هو نفسه. سيصبح الأمر أكثر تعقيدًا فقط مع ظهور المزيد من النماذج ، واجهات برمجة التطبيقات ، والأدوات ، والتقنيات ، خاصة وأن الفرق تتناول حالات الاستخدام الطموحة بشكل متزايد. في مرحلة ما ، ستتمكن من الحكم على نتائج الأعمال من خلال التحديق في الاستدلالات الفردية ، وهو عدد الأشخاص الذين يقتربون من هندسة LLM لتقديمه. سيكون عليك عن بُعد عن بعد حول هذه الرسوم من طرف إلى آخر ونتائجها كبعض الوقت. Tensorzero هو ردنا على كل هذا.
كيف هو اتجاه Tensorzero؟
- تقوم Tensorzero بتنشيطك لتحسين تطبيقات LLM المعقدة بناءً على مقاييس الإنتاج والتعليقات البشرية.
- يدعم Tensorzero احتياجات تطبيقات LLM من الدرجة الصناعية: Low Latence ، من خلال ، من النوع ، السلامة ، المستضافة ذاتيًا ، gitops ، التخصيص ، إلخ.
- يقوم Tensorzero بتوحيد مكدس LLMOPS بالكامل ، مما يخلق فوائد مركبة. على سبيل المثال ، يمكن استخدام LLM evalunctions لنماذج الضبط إلى جانب قضاة الذكاء الاصطناعي.
ما هو السوق الذي يستهدفه Tensorzero وما مدى حجمه؟
الشركات بناء تطبيقات LLM ، والتي ستقوم بتأسيس شركة كبيرة في المستقبل.
ما هو نموذج عملك؟
ما قبل وأعلى/مفتوح المصدر.
رؤيتنا هي أتمتة الكثير من هندسة LLM. نحن نضع الأساس لذلك مع Tensorzero مفتوح المصدر. على سبيل المثال ، من خلال نموذج البيانات الخاص بنا وسير العمل من طرف إلى طرف ، سنكون قادرين على الاقتراح بشكل استباقي متغيرات جديدة (على سبيل المثال نموذج جديد للبث) ، اختبره على البيانات التاريخية (على سبيل المثال باستخدام تقنيات متنوعة من تعزيز
من خلال أداة كهذه ، يمكن للإنجليز التركيز على تدفقات العمل Highlel-ما هي البيانات التي تدخلها وخارجها من هذه النماذج ، وكيفية قياس العقيدة ، والسلوكيات التي تحفزها والتجاهل ، وهكذا تثير تفاصيل تنفيذ حل الكثير إلى نظام آلي. هذا هو المستقبل الذي نراه في هندسة LLM باعتباره تخصصًا.
كيف تستعد للتباطؤ الاقتصادي المحتمل؟
يولو (نحن متفائلون منظمة العفو الدولية).
كيف كانت بروكسيات المرح؟
من السهل ، أن VCS قد استعادت لنا. هبطت على لفاتنا ، واقعيا. التفكير لدورة الذكاء الاصطناعي!
ما هي أكبر التحديات التي واجهتها أثناء تربية رأس المال؟
لا أحد.
ما وجوه عملك دفع مستثمريك إلى كتابة الشيك؟
خلفية فريقنا المؤسس ورؤية. حيث أغلقت لدينا مستخدم واحد.
ما هي المعالم التي تخطط لتحقيقها في الأشهر الستة المقبلة؟
استمر في تنمية الفريق (ينمو إلى حوالي 10) وعلى متن المزيد من الشركات.
