الإعلان عن جولتنا الأولية بقيمة 7.3 مليون دولار! يتيح TensorZero دولاب الموازنة للبيانات والتعلم لتحسين تطبيقات LLM: حلقة تغذية مرتدة تحول مقاييس الإنتاج والتعليقات البشرية إلى نماذج ووكلاء أكثر ذكاء وأسرع وأرخص. اليوم ، نقدم مكدسا مفتوح المصدر لبناء تطبيقات LLM من الدرجة الصناعية التي توحد بوابة LLM وقابلية الملاحظة والتحسين والتقييم والتجريب. يمكنك أن تأخذ ما تحتاجه ، وتبنيه بشكل تدريجي ، واستكماله بأدوات أخرى. بمرور الوقت ، تمكنك هذه المكونات من إعداد حلقة ملاحظات مبدئية لتطبيق LLM الخاص بك. ترتبط البيانات التي تجمعها بمؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك والمنافذ عبر موفري النماذج وتجمعها في ميزة تنافسية لعملك. تتمثل رؤيتنا في أتمتة الكثير من هندسة LLM. نحن نضع الأساس لذلك من خلال TensorZero مفتوح المصدر. على سبيل المثال ، من خلال نموذج البيانات الخاص بنا وسير العمل الشامل ، سنكون قادرين على اقتراح متغيرات جديدة بشكل استباقي (على سبيل المثال نموذج جديد مضبوط) ، واختباره على البيانات التاريخية (على سبيل المثال ، باستخدام تقنيات متنوعة من التعلم المعزز) ، وتمكين اختبار A / B التدريجي المباشر ، وتكرار العملية. باستخدام أداة مثل هذه ، يمكن للمهندسين التركيز على تدفقات العمل ذات المستوى الأعلى - تحديد البيانات التي تدخل وتخرج من هذه النماذج ، وكيفية قياس النجاح ، والسلوكيات التي يجب تحفيزها وتثبيطها ، وما إلى ذلك - وترك تفاصيل التنفيذ منخفضة المستوى لنظام آلي. هذا هو المستقبل الذي نراه لهندسة LLM كتخصص. في الآونة الأخيرة ، وصل TensorZero إلى المستودع الشائع #1 للأسبوع على مستوى العالم على GitHub (ونحن على وشك عبور 10 آلاف نجمة). نحن محظوظون لأننا تلقينا مساهمات من عشرات المطورين في جميع أنحاء العالم ، ومن المثير أن نرى TensorZero تعمل بالفعل على تشغيل منتجات LLM المتطورة في الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي الحدودي والمؤسسات الكبيرة ، بما في ذلك أحد أكبر البنوك في أوروبا. يسعدنا أن نشارك أننا جمعنا 7.3 مليون دولار لتسريع جهود TensorZero لبناء بنية تحتية مفتوحة المصدر هي الأفضل في فئتها لمهندسي LLM (نحن نوظف!). قاد الجولة @FirstMarkCap بمشاركة @BessemerVP و @bedrock و @DRWTrading و @coalitionvc وعشرات الملائكة الاستراتيجية.