La construcción y la producción de aplicaciones de LLM (Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño) conlleva un conjunto único de desafíos que difieren del desarrollo de software tradicional. Algunos de los desafíos clave incluyen:

1. Salidas Impredecibles: Los LLM a veces pueden generar salidas alucinadas o impredecibles, lo que puede ser crítico si se construyen aplicaciones para dominios sensibles como la salud o las finanzas. Monitorear de cerca el contenido que se genera es crucial.

2. Costo y Latencia: Las aplicaciones impulsadas por LLM pueden no responder tan rápidamente como el software tradicional, y el costo de ejecutar estos modelos puede ser alto. Optimizar el rendimiento y el costo es un desafío constante.

3. Falta de Herramientas: En comparación con el desarrollo de software tradicional, las herramientas y la infraestructura para construir, probar y monitorear aplicaciones de LLM aún se encuentran en las primeras etapas de desarrollo. Integrar diferentes herramientas y flujos de trabajo puede ser un obstáculo significativo.

4. Interacciones de Usuario Impredecibles: Con los LLM, es difícil anticipar cómo interactuarán los usuarios con la aplicación, lo que hace crucial monitorear de cerca los comentarios y el comportamiento de los usuarios.

BaseRun tiene como objetivo abordar estos desafíos al proporcionar una solución integral para la producción de aplicaciones de LLM. Las características clave de BaseRun incluyen:

1. Evaluación y Monitoreo: BaseRun ayuda a los equipos a identificar y depurar problemas con las salidas de LLM, proporcionando registros detallados y la capacidad de probar y iterar rápidamente sobre los indicadores.

2. Colaboración e Integración de Flujos de Trabajo: La interfaz de usuario y el SDK de BaseRun permiten la colaboración entre diferentes funciones, lo que permite que los miembros del equipo no técnicos participen en el proceso de monitoreo y iteración.

3. Automatización e Integración: BaseRun automatiza varias tareas, como la iteración de indicadores y el despliegue de modelos, e se integra con las herramientas y flujos de trabajo que los equipos ya están utilizando.

BaseRun está diseñado para ser una solución integral para monitorear, probar y evaluar aplicaciones de IA. La plataforma tiene como objetivo abordar los desafíos únicos que conlleva la construcción y la iteración de aplicaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Algunas características clave de BaseRun que ayudan a integrarlo en el flujo de trabajo de desarrollo incluyen:

1. Evaluación y Retroalimentación: BaseRun puede resaltar interacciones problemáticas, recopilar comentarios de los usuarios y proporcionar registros detallados del flujo de la aplicación de extremo a extremo. Esto permite a los equipos identificar y diagnosticar problemas rápidamente.

2. Área de Juego de Indicadores: Con un solo clic, los usuarios pueden copiar el indicador que llevó a una salida problemática y probarlo en el área de juego de indicadores de BaseRun. Esto facilita la experimentación con la ingeniería de indicadores y la validación de los cambios.

3. Pruebas y Despliegue: BaseRun ofrece una función de prueba para ejecutar nuevas iteraciones a través de una suite de casos de prueba, brindando confianza de que los cambios tendrán un impacto positivo. Los equipos pueden luego implementar actualizaciones en producción con un solo clic.

4. Herramientas de Colaboración: La interfaz de usuario de BaseRun está diseñada para permitir la colaboración entre miembros del equipo técnicos y no técnicos. Esto permite que los gerentes de producto, los equipos de control de calidad y otros participen en el proceso de monitoreo y iteración, en lugar de depender únicamente de los ingenieros.

5. Flujos de Trabajo Integrados: Al proporcionar SDK y herramientas de interfaz de usuario, BaseRun tiene como objetivo agilizar todo el flujo de trabajo, desde el monitoreo hasta la experimentación y el despliegue. Esto ayuda a evitar el desafío común de tener herramientas dispares y tuberías de datos desconectadas.

BaseRun está diseñado para acercar a los equipos técnicos y no técnicos cuando se trata de monitorear e iterar sobre aplicaciones de LLM. La plataforma enfatiza la colaboración como un factor diferenciador clave con respecto a otras soluciones de monitoreo.

Una de las características fundamentales de BaseRun es su capacidad para reunir a diferentes partes interesadas, desde ingenieros hasta gerentes de producto y equipos de control de calidad. La plataforma permite que los usuarios no técnicos monitoreen de cerca las salidas y las interacciones de la aplicación de LLM, brindando comentarios y señalando problemas. Esta información se integra sin problemas en el flujo de trabajo, lo que permite a los ingenieros identificar y abordar rápidamente los problemas.

Las características de colaboración de BaseRun van más allá del simple intercambio de datos. La plataforma proporciona herramientas que facilitan la toma de decisiones conjunta y la iteración. Por ejemplo, los ingenieros pueden compartir fácilmente indicadores y casos de prueba con el equipo en general, lo que permite que los usuarios no técnicos aporten sus comentarios y validen los cambios antes del despliegue.

Además, BaseRun tiene como objetivo automatizar varios aspectos del proceso de iteración, como el ajuste de indicadores y el ajuste fino de modelos. Esto ayuda a agilizar el flujo de trabajo y reducir el tiempo necesario para realizar mejoras en la aplicación de LLM, lo que finalmente impulsa una innovación más rápida.

Al centrarse en la colaboración y la automatización, BaseRun tiene como objetivo empoderar tanto a los equipos técnicos como a los no técnicos para que trabajen juntos de manera más efectiva, lo que se traduce en aplicaciones de LLM con mejor rendimiento y más confiables.

A medida que evoluciona el mercado y el panorama tecnológico, el enfoque de BaseRun en 2024 se centrará en varias áreas clave:

1. Adaptación a Modelos de Código Abierto: Con la creciente adopción de modelos de lenguaje de código abierto como GPT-4, BaseRun tiene como objetivo expandir sus capacidades para admitir la integración y el monitoreo de estos modelos. El equipo está trabajando en desarrollar funciones que ayudarán a los equipos a incorporar y administrar sin problemas los modelos de código abierto dentro de sus aplicaciones.

2. Mejora de las Características de Colaboración: Reconociendo la importancia de las partes interesadas no técnicas en el desarrollo y el monitoreo de aplicaciones de IA, BaseRun hará hincapié en mejorar sus características de colaboración. El objetivo es crear una experiencia más fluida donde tanto los roles técnicos como los no técnicos puedan trabajar juntos de manera efectiva, compartiendo ideas y impulsando el proceso de iteración.

3. Automatización y Aceleración de la Iteración: Para agilizar aún más el desarrollo y el despliegue de aplicaciones de IA, BaseRun se centrará en automatizar procesos clave. Esto incluye automatizar el proceso de iteración de indicadores, así como los flujos de trabajo generales de financiación e implementación. Al reducir el esfuerzo manual, los equipos pueden iterar más rápidamente y con mayor confianza.

4. Expansión a Empresas más Grandes: Si bien BaseRun ha tenido éxito con startups en etapa inicial, el equipo reconoce el creciente interés de empresas más grandes en la construcción de aplicaciones de IA más complejas. En el próximo año, BaseRun apuntará a atender mejor las necesidades de las empresas medianas y más grandes, aprovechando su experiencia en colaboración e integración de usuarios no técnicos.

5. Innovación Continua del Producto: Reconociendo el panorama en rápida evolución, BaseRun se mantendrá ágil y receptivo a las necesidades cambiantes de sus clientes. El equipo continuará recopilando comentarios, identificando nuevos puntos de dolor e innovando en sus ofertas de productos para mantenerse a la vanguardia de la competencia y brindar la mejor solución posible para los equipos que construyen y despliegan aplicaciones de IA.

Veo la idea como el momento inicial que te hace entrar en Y Combinator o asegurar tu ronda de inicio. La idea es tan importante en esas etapas iniciales. Pero día a día, a medida que ejecutas, se trata mucho más de la ejecución. En un panorama tan competitivo, lo que te hace destacar es todo sobre la ejecución.

Sin embargo, diría que ambos son factores importantes. A medida que ejecutas, necesitas mantenerte fiel a la visión en la que crees y luego responder a lo que los usuarios están solicitando. Necesitas tener un equilibrio ahí.

A largo plazo, creo que la ejecución juega un papel más importante. La ejecución es lo que conduce a retornos a más largo plazo. La idea puede cambiar, pero tu capacidad de ejecutar de manera consistente es lo que realmente importa.