Het bouwen en productionaliseren van LLM (Large Language Model) toepassingen brengt een unieke set uitdagingen met zich mee die verschillen van traditionele softwareontwikkeling. Enkele van de belangrijkste uitdagingen zijn:

1. Onvoorspelbare Outputs: LLMs kunnen soms gehallucineerde of onvoorspelbare outputs genereren, wat kritiek kan zijn als je toepassingen bouwt voor gevoelige domeinen zoals gezondheidszorg of financiën. Het nauwlettend monitoren van de gegenereerde inhoud is cruciaal.

2. Kosten en Latentie: LLM-aangedreven toepassingen reageren mogelijk niet zo snel als traditionele software, en de kosten van het draaien van deze modellen kunnen hoog zijn. Het optimaliseren van prestaties en kosten is een voortdurende uitdaging.

3. Gebrek aan Tooling: In vergelijking met traditionele softwareontwikkeling, bevindt de tooling en infrastructuur voor het bouwen, testen en monitoren van LLM-toepassingen zich nog in een vroeg stadium van ontwikkeling. Het integreren van verschillende tools en workflows kan een aanzienlijke hindernis zijn.

4. Onvoorspelbare Gebruikersinteracties: Met LLMs is het moeilijk om te anticiperen hoe gebruikers met de toepassing zullen omgaan, waardoor het cruciaal is om nauwlettend feedback en gedrag van gebruikers te monitoren.

BaseRun is ontworpen om een end-to-end oplossing te zijn voor het monitoren, testen en evalueren van AI-toepassingen. Het platform beoogt de unieke uitdagingen aan te pakken die komen kijken bij het bouwen en itereren op large language model (LLM) toepassingen.

Enkele belangrijke functies van BaseRun die helpen bij de integratie in de ontwikkelworkflow zijn:

1. Evaluatie en Feedback: BaseRun kan problematische interacties benadrukken, gebruikersreacties verzamelen en gedetailleerde logboeken van de end-to-end toepassingsstroom bieden. Hierdoor kunnen teams snel problemen identificeren en diagnosticeren.

2. Prompt Playground: Met één klik kunnen gebruikers de prompt die leidde tot een problematische output kopiëren en deze testen in BaseRun's prompt playground. Dit maakt het gemakkelijk om te experimenteren met prompt engineering en wijzigingen te valideren.

3. Testen en Implementatie: BaseRun biedt een testfunctie om nieuwe iteraties door een suite van testgevallen te laten lopen, waardoor teams er vertrouwen in hebben dat wijzigingen een positieve impact zullen hebben. Teams kunnen vervolgens updates met één klik implementeren in productie.

BaseRun is ontworpen om de kloof tussen technische en niet-technische teams te overbruggen als het gaat om het monitoren en itereren op LLM-toepassingen. Het platform benadrukt samenwerking als een belangrijk onderscheidend kenmerk ten opzichte van andere monitoringoplossingen.

Eén van de kernfuncties van BaseRun is het bij elkaar brengen van verschillende belanghebbenden, van ingenieurs tot productmanagers en QA-teams. Het platform stelt niet-technische gebruikers in staat om de outputs en interacties van de LLM-toepassing nauwlettend te volgen, feedback te geven en problemen te melden. Deze informatie wordt vervolgens naadloos geïntegreerd in de workflow, waardoor ingenieurs snel problemen kunnen identificeren en oplossen.

De samenwerkingsfuncties van BaseRun gaan verder dan alleen het delen van gegevens. Het platform biedt tools die gezamenlijke besluitvorming en iteratie faciliteren. Ingenieurs kunnen bijvoorbeeld gemakkelijk prompts en testgevallen delen met het bredere team, waardoor niet-technische gebruikers input kunnen geven en wijzigingen kunnen valideren voordat ze worden geïmplementeerd.

Naarmate de markt en technologische landschap evolueren, zal de focus van BaseRun in 2024 liggen op een aantal belangrijke gebieden:

1. Aanpassen aan Open-Source Modellen: Met de toenemende adoptie van open-source taalmodellen zoals GPT-4, streeft BaseRun ernaar zijn mogelijkheden uit te breiden om de integratie en monitoring van deze modellen te ondersteunen. Het team werkt aan het ontwikkelen van functies die teams zullen helpen om open-source modellen naadloos op te nemen en te beheren binnen hun toepassingen.

2. Verbeteren van Samenwerkingsfuncties: Met het erkennen van het belang van niet-technische belanghebbenden bij de ontwikkeling en monitoring van AI-toepassingen, zal BaseRun veel nadruk leggen op het verbeteren van zijn samenwerkingsfuncties. Het doel is om een naadlozer ervaring te creëren waarin zowel technische als niet-technische rollen effectief kunnen samenwerken, inzichten delen en het iteratieproces aansturen.

3. Automatisering en Versnelling van Iteratie: Om de ontwikkeling en implementatie van AI-toepassingen verder te stroomlijnen, zal BaseRun zich richten op het automatiseren van sleutelprocessen. Dit omvat het automatiseren van het prompt iteratieproces, evenals de algehele financierings- en implementatiewerkstromen. Door handmatige inspanningen te verminderen, kunnen teams sneller en met meer vertrouwen itereren.

Ik zie het idee als het initiële moment dat je in Y Combinator krijgt of je seed round veiligstelt. Het idee is in die vroege stadia zo belangrijk. Maar in het dagelijks leven, als je uitvoert, gaat het veel meer om uitvoering. In zo'n competitief landschap is het onderscheiden allemaal een kwestie van uitvoering.

Ik zou echter zeggen dat ze beide grote factoren zijn. Tijdens de uitvoering moet je trouw blijven aan de visie waarin je gelooft, en tegelijkertijd reageren op wat gebruikers vragen. Je moet daar een balans in zien te vinden.

Op de lange termijn denk ik dat uitvoering een belangrijkere rol speelt. Uitvoering is wat leidt tot langetermijnrendementen. Het idee kan veranderen, maar je vermogen om consistent uit te voeren is waar het echt om gaat.