Die Entwicklung und Produktionalisierung von LLM-Anwendungen (Large Language Model) bringt eine einzigartige Reihe von Herausforderungen mit sich, die sich von der traditionellen Softwareentwicklung unterscheiden. Einige der Schlüsselherausforderungen sind:

1. Unvorhersehbare Ausgaben: LLMs können manchmal halluzinierte oder unvorhersehbare Ausgaben erzeugen, was kritisch sein kann, wenn man Anwendungen für sensible Bereiche wie Gesundheitswesen oder Finanzen entwickelt. Eine genaue Überwachung der generierten Inhalte ist entscheidend.

2. Kosten und Latenz: LLM-basierte Anwendungen reagieren möglicherweise nicht so schnell wie traditionelle Software, und die Kosten für den Betrieb dieser Modelle können hoch sein. Die Optimierung von Leistung und Kosten ist eine ständige Herausforderung.

3. Mangel an Werkzeugen: Im Vergleich zur traditionellen Softwareentwicklung befindet sich die Werkzeug- und Infrastrukturlandschaft für den Aufbau, das Testen und die Überwachung von LLM-Anwendungen noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Die Integration verschiedener Tools und Arbeitsabläufe kann eine erhebliche Hürde darstellen.

4. Unvorhersehbare Benutzerinteraktionen: Bei LLMs ist es schwierig, vorherzusagen, wie Benutzer mit der Anwendung interagieren werden, daher ist es entscheidend, das Benutzerfeedback und -verhalten genau zu überwachen.

BaseRun zielt darauf ab, diese Herausforderungen anzugehen, indem es eine End-to-End-Lösung für die Produktionalisierung von LLM-Anwendungen bietet. Zu den Schlüsselmerkmalen von BaseRun gehören:

1. Bewertung und Überwachung: BaseRun hilft Teams dabei, Probleme mit LLM-Ausgaben zu identifizieren und zu beheben, indem es detaillierte Protokolle bereitstellt und die Möglichkeit bietet, Prompts schnell zu testen und zu iterieren.

2. Zusammenarbeit und Workflow-Integration: Die Benutzeroberfläche und das SDK von BaseRun ermöglichen eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit und erlauben es auch nicht-technischen Teammitgliedern, am Überwachungs- und Iterationsprozess teilzunehmen.

3. Automatisierung und Integration: BaseRun automatisiert verschiedene Aufgaben wie die Prompt-Iteration und die Modellbereitstellung und integriert sich in die Tools und Workflows, die Teams bereits verwenden.

BaseRun ist so konzipiert, dass es eine End-to-End-Lösung für die Überwachung, das Testen und die Bewertung von KI-Anwendungen darstellt. Die Plattform zielt darauf ab, die einzigartigen Herausforderungen anzugehen, die mit dem Aufbau und der Weiterentwicklung von Anwendungen für große Sprachmodelle (LLM) einhergehen.

Einige der Schlüsselmerkmale von BaseRun, die dazu beitragen, es in den Entwicklungsworkflow zu integrieren, sind:

1. Bewertung und Feedback: BaseRun kann problematische Interaktionen hervorheben, Benutzerfeedback sammeln und detaillierte Protokolle des End-to-End-Anwendungsflusses bereitstellen. Dies ermöglicht es Teams, Probleme schnell zu identifizieren und zu diagnostizieren.

2. Prompt-Playground: Mit einem einzigen Klick können Benutzer den Prompt kopieren, der zu einer problematischen Ausgabe geführt hat, und ihn im Prompt-Playground von BaseRun testen. Dies erleichtert das Experimentieren mit Prompt-Engineering und die Validierung von Änderungen.

3. Testen und Bereitstellung: BaseRun bietet eine Testfunktion, um neue Iterationen durch eine Reihe von Testfällen laufen zu lassen, was Vertrauen in die Auswirkungen von Änderungen schafft. Teams können dann Aktualisierungen mit einem Klick in die Produktion übernehmen.

BaseRun ist so konzipiert, dass es die Lücke zwischen technischen und nicht-technischen Teams bei der Überwachung und Weiterentwicklung von LLM-Anwendungen überbrückt. Die Plattform betont die Zusammenarbeit als einen Schlüsseldifferenzierungsfaktor gegenüber anderen Überwachungslösungen.

Eine der Kernfunktionen von BaseRun ist die Möglichkeit, verschiedene Interessengruppen, von Ingenieuren bis hin zu Produktmanagern und QA-Teams, zusammenzubringen. Die Plattform ermöglicht es nicht-technischen Benutzern, die Ausgaben und Interaktionen der LLM-Anwendung genau zu überwachen, Feedback zu geben und Probleme zu melden. Diese Informationen werden dann nahtlos in den Workflow integriert, was es Ingenieuren ermöglicht, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Die Kollaborationsmerkmale von BaseRun gehen über das reine Datenaustausch hinaus. Die Plattform bietet Werkzeuge, die gemeinsame Entscheidungsfindung und Iteration erleichtern. Zum Beispiel können Ingenieure Prompts und Testfälle einfach mit dem gesamten Team teilen, was es nicht-technischen Benutzern ermöglicht, Input zu geben und Änderungen vor der Bereitstellung zu validieren.

Mit dem Wandel des Marktes und der Technologielandschaft wird sich der Fokus von BaseRun im Jahr 2024 auf mehrere Schlüsselbereiche richten:

1. Anpassung an Open-Source-Modelle: Mit der zunehmenden Übernahme von Open-Source-Sprachmodellen wie GPT-4 zielt BaseRun darauf ab, seine Fähigkeiten zur Integration und Überwachung dieser Modelle zu erweitern. Das Team arbeitet an der Entwicklung von Funktionen, die es Teams erleichtern, Open-Source-Modelle in ihre Anwendungen zu integrieren und zu verwalten.

2. Verbesserung der Kollaborationsmerkmale: In Anerkennung der Bedeutung von nicht-technischen Interessengruppen für die Entwicklung und Überwachung von KI-Anwendungen wird BaseRun einen starken Schwerpunkt auf die Verbesserung seiner Kollaborationsmerkmale legen. Ziel ist es, eine nahtlosere Erfahrung zu schaffen, in der sowohl technische als auch nicht-technische Rollen effektiv zusammenarbeiten, Erkenntnisse austauschen und den Iterationsprozess vorantreiben können.

Ich sehe die Idee als den ersten Moment, der Sie in den Y Combinator bringt oder Ihre Seed-Runde sichert. Die Idee ist in diesen frühen Phasen so wichtig. Aber im Tagesgeschäft, wenn Sie ausführen, geht es viel mehr um die Ausführung. In einer so wettbewerbsintensiven Landschaft ist es die Ausführung, die Sie hervorstechen lässt.

Nichtsdestotrotz würde ich sagen, dass beides große Faktoren sind. Bei der Ausführung müssen Sie der Vision treu bleiben, an die Sie glauben, und gleichzeitig auf das reagieren, was die Benutzer fordern. Man braucht dort eine gewisse Balance.

Langfristig denke ich, dass die Ausführung eine wichtigere Rolle spielt. Die Ausführung ist es, die zu langfristigen Renditen führt. Die Idee kann sich ändern, aber Ihre Fähigkeit, konsequent auszuführen, ist das, was wirklich zählt.