$7.3Mのシードラウンドを調達したことを共有できることを嬉しく思います! 「数年後、LLMエンジニアリングはどうなるでしょうか?」 Viraj と私は、この質問を自問した後、昨年、TensorZero の構築を開始しました。 現在、私たちは産業グレードのLLMアプリケーション用のオープンソーススタックを構築しています。最先端の AI スタートアップから上場企業 (さらにはヨーロッパ最大の銀行の 1 つ) に至るまで、さまざまなチームが次世代 LLM アプリケーションを強化するために TensorZero を採用しています。私たちのビジョンは、LLM エンジニアリングの多くを自動化することです。私たちはオープンソースの TensorZero でその基盤を築いています。 何よりも、優れたチームメンバーであるAaron(Rustコンパイラメンテナー、Svix、AWS)、Andrew(コロンビア大学ポスドク、オックスフォード博士)、Alan(CMU博士、JPM AI Research副社長)、そして間もなくShuyang(Google、PalantirのLLMインフラに関するSWEスタッフ)とCole(Cognition/Windsurf、スタンフォード)が加わることができて、非常に幸運です。また、オープンソースに貢献してくれた何十人もの開発者にも感謝しています (そして、GitHub の星を 10 つ以上越えようとしています! 私たちの歴史とビジョンの詳細については、以下のブログ投稿をご覧ください。
TensorZero
TensorZero16時間前
$7.3Mシードラウンドを発表! TensorZero は、LLM アプリケーションを最適化するためのデータと学習のフライホイール、つまり本番メトリクスと人間のフィードバックをよりスマートで高速かつ安価なモデルとエージェントに変換するフィードバック ループを可能にします。 現在、私たちは、LLM ゲートウェイ、オブザーバビリティ、最適化、評価、実験を統合する、産業グレードの LLM アプリケーションを構築するためのオープンソース スタックを提供しています。必要なものを取り入れ、段階的に採用し、他のツールで補完することができます。時間の経過とともに、これらのコンポーネントを使用すると、LLM アプリケーションに原則に基づいたフィードバック ループを設定できるようになります。収集したデータは、KPI、モデルプロバイダー間の移植、およびビジネスの競争上の優位性に複合的に結び付けられます。 私たちのビジョンは、LLM エンジニアリングの多くを自動化することです。私たちはオープンソースの TensorZero でその基盤を築いています。たとえば、データモデルとエンドツーエンドのワークフローを使用すると、新しいバリアント(新しい微調整モデルなど)をプロアクティブに提案し、履歴データでバックテスト(強化学習のさまざまな手法を使用するなど)、段階的なライブA/Bテストを有効にし、プロセスを繰り返すことができます。このようなツールを使用すると、エンジニアは、これらのモデルに出入りするデータ、成功の測定方法、インセンティブを与える行動とインセンティブを下げる行動などを決定するなど、より高いレベルのワークフローに集中し、低レベルの実装の詳細を自動化システムに任せることができます。これが、学問分野としてのLLMエンジニアリングの未来です。 最近、TensorZero は GitHub で世界的な今週のトレンド リポジトリ #1 に到達しました (そして、10k スターを超えようとしています)。幸運なことに、世界中の数十人の開発者から貢献を受けており、TensorZero がすでに最先端の AI スタートアップや、ヨーロッパ最大の銀行の 1 つを含む大規模組織で最先端の LLM 製品を強化しているのを見るのはエキサイティングです。 LLM エンジニア向けのクラス最高のオープンソース インフラストラクチャを構築する TensorZero の取り組みを加速するために $7.3M を調達したことをお知らせできることを嬉しく思います (採用中です!このラウンドは@FirstMarkCapが主導し、@BessemerVP、@bedrock、@DRWTrading、@coalitionvc、および数十人の戦略的エンジェルが参加しました。
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