Att bygga och produktionisera LLM (Large Language Model) -applikationer kommer med en unik uppsättning utmaningar som skiljer sig från traditionell programvaruutveckling. Några av de viktigaste utmaningarna inkluderar:

1. Oförutsägbara utdata: LLM kan ibland generera hallucinerade eller oförutsägbara utdata, vilket kan vara kritiskt om man bygger applikationer för känsliga domäner som sjukvård eller finans. Att noga övervaka innehållet som genereras är avgörande.

2. Kostnad och latens: LLM-drivna applikationer kanske inte svarar lika snabbt som traditionell programvara, och kostnaden för att köra dessa modeller kan vara hög. Att optimera prestanda och kostnad är en pågående utmaning.

3. Brist på verktyg: Jämfört med traditionell programvaruutveckling är verktygen och infrastrukturen för att bygga, testa och övervaka LLM-applikationer fortfarande i ett tidigt utvecklingsskede. Att integrera olika verktyg och arbetsflöden kan vara en betydande utmaning.

4. Oförutsägbara användarinteraktioner: Med LLM är det svårt att förutse hur användare kommer att interagera med applikationen, vilket gör det avgörande att noga övervaka användarfeedback och beteende.

BaseRun syftar till att hantera dessa utmaningar genom att tillhandahålla en helhetslösning för att produktionisera LLM-applikationer. Nyckelfunktioner i BaseRun inkluderar:

1. Utvärdering och övervakning: BaseRun hjälper team att identifiera och felsöka problem med LLM-utdata, genom att tillhandahålla detaljerade loggar och möjlighet att snabbt testa och iterera på prompter.

2. Samarbete och arbetsflödesintegration: BaseRuns användargränssnitt och SDK möjliggör tvärfunktionellt samarbete, vilket gör att icke-tekniska teammedlemmar kan delta i övervaknings- och iterationsprocessen.

3. Automatisering och integration: BaseRun automatiserar olika uppgifter, som promptiteration och modellimplementering, och integrerar med de verktyg och arbetsflöden som team redan använder.

BaseRun är utformat för att vara en helhetslösning för övervakning, testning och utvärdering av AI-applikationer. Plattformen syftar till att hantera de unika utmaningar som kommer med att bygga och iterera på applikationer med stora språkmodeller (LLM).

Några nyckelfunktioner i BaseRun som hjälper till att integrera den i utvecklingsarbetsflödet inkluderar:

1. Utvärdering och feedback: BaseRun kan lyfta fram problematiska interaktioner, samla in användarfeedback och tillhandahålla detaljerade loggar av hela applikationsflödet. Detta gör det möjligt för team att snabbt identifiera och diagnostisera problem.

2. Promptlek: Med ett enda klick kan användare kopiera prompten som ledde till ett problematiskt utdata och testa den i BaseRuns promptlek. Detta gör det enkelt att experimentera med promptdesign och validera ändringar.

3. Testning och distribution: BaseRun erbjuder en testfunktion för att köra nya iterationer genom en svit av testfall, vilket ger förtroende för att ändringar kommer att ha en positiv inverkan. Team kan sedan distribuera uppdateringar till produktion med ett enkelt klick.

4. Samarbetsverktyg: BaseRuns användargränssnitt är utformat för att möjliggöra samarbete mellan tekniska och icke-tekniska teammedlemmar. Detta gör det möjligt för produktägare, kvalitetssäkrare och andra att delta i övervaknings- och iterationsprocessen, istället för att förlita sig enbart på ingenjörer.

5. Integrerade arbetsflöden: Genom att tillhandahålla SDK:er och användargränssnittverktyg strävar BaseRun efter att strömlinjeforma hela arbetsflödet, från övervakning till experimentering till distribution. Detta hjälper till att undvika den vanliga utmaningen med separata verktyg och frånkopplade datapipelines.

BaseRun är utformat för att överbrygga gapet mellan tekniska och icke-tekniska team när det gäller övervakning och iterering av LLM-applikationer. Plattformen betonar samarbete som en nyckelskillnad jämfört med andra övervakningslösningar.

En av BaseRuns kärnfunktioner är dess förmåga att sammanföra olika intressenter, från ingenjörer till produktägare och kvalitetssäkringsteam. Plattformen låter icke-tekniska användare nära övervaka utdata och interaktioner från LLM-applikationen, ge feedback och flagga problem. Denna information integreras sedan sömlöst i arbetsflödet, vilket gör det möjligt för ingenjörer att snabbt identifiera och åtgärda problem.

BaseRuns samarbetsfunktioner går utöver bara datadelning. Plattformen tillhandahåller verktyg som underlättar gemensamt beslutsfattande och iteration. Till exempel kan ingenjörer enkelt dela prompter och testfall med det bredare teamet, vilket gör det möjligt för icke-tekniska användare att ge input och validera ändringar innan distribution.

Dessutom strävar BaseRun efter att automatisera olika aspekter av iterationsprocessen, som promptjustering och fintuning av modellen. Detta hjälper till att strömlinjeforma arbetsflödet och minska den tid det tar att göra förbättringar av LLM-applikationen, vilket i slutändan driver snabbare innovation.

När marknaden och tekniklandskapet utvecklas kommer fokuset för BaseRun under 2024 att ligga på flera nyckelområden:

1. Anpassning till öppna källkodmodeller: Med den ökande användningen av öppna språkmodeller som GPT-4 strävar BaseRun efter att utöka sina möjligheter för att stödja integrering och övervakning av dessa modeller. Teamet arbetar på att utveckla funktioner som kommer att hjälpa team att sömlöst införliva och hantera öppna källkodmodeller i sina applikationer.

2. Förbättring av samarbetsfunktioner: Med insikten om vikten av icke-tekniska intressenter i utvecklingen och övervakningen av AI-applikationer kommer BaseRun att lägga stor vikt vid att förbättra sina samarbetsfunktioner. Målet är att skapa en smidigare upplevelse där både tekniska och icke-tekniska roller kan arbeta effektivt tillsammans, dela insikter och driva iterationsprocessen.

3. Automatisering och acceleration av iteration: För att ytterligare strömlinjeforma utvecklingen och distributionen av AI-applikationer kommer BaseRun att fokusera på att automatisera nyckelprocesser. Detta inkluderar automatisering av promptiterationsprocessen, samt de övergripande finansierings- och distributionsarbetsflödena. Genom att minska manuellt arbete kan team iterera snabbare och med större förtroende.

4. Expansion till större företag: Medan BaseRun har funnit framgång med tidiga startups, erkänner teamet det växande intresset från större företag för att bygga mer komplexa AI-drivna applikationer. Under det kommande året kommer BaseRun att sträva efter att bättre tillgodose behoven hos medelstora och större företag, genom att utnyttja sin expertis inom samarbete och integration av icke-tekniska användare.

5. Kontinuerlig produktinnovation: Med insikten om det snabbt föränderliga landskapet kommer BaseRun att förbli agil och lyhörd för sina kunders förändrade behov. Teamet kommer att fortsätta att samla in feedback, identifiera nya smärtpunkter och innovera sina produkterbjudanden för att ligga steget före konkurrensen och tillhandahålla den bästa möjliga lösningen för team som bygger och distribuerar AI-applikationer.

Jag ser idén som det initiala ögonblicket som får dig in i Y Combinator eller säkrar din såddfinansiering. Idén är så viktig i dessa tidiga skeden. Men i den dagliga verksamheten, när du genomför, handlar det mycket mer om genomförande. I en så konkurrensutsatt miljö är det hur du sticker ut som är avgörande för genomförandet.

Jag skulle dock säga att de båda är stora faktorer. När du genomför måste du förbli trogen den vision du tror på, och sedan svara på vad användarna efterfrågar. Du behöver liksom ha en balans där.

På lång sikt tror jag att genomförandet spelar en viktigare roll. Genomförandet är vad som leder till långsiktiga avkastningar. Idén kan ändras, men din förmåga att konsekvent genomföra är vad som verkligen spelar roll.