金曜日, 2月 23, 2024
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【最先端のソフトウェア技術!】TidalFlowが画期的なLLMSソフトウェアをリリース

企業がデスクトップ、モバイル、クラウドオペレーティングシステム上でソフトウェアを運用するために同様の方法で、ビジネスもAIの急速な革命に対応するためにソフトウェアを構成する必要があります。ここでは、大規模言語モデル(LLM)が登場し、人間の言語テキストを解釈し生成する能力を持つ強力なAIアプリケーションを提供しています。

企業は既存のAPIドキュメントに基づいて「LLMインスタンス」を作成できますが、大規模なLLMエコシステムが適切に使用し、製品のこのインスタンスが実際にどれくらい適切に機能するかを適切に可視化する必要があります。

そして、それがTidalflowが解決しようとしていることであり、エンドツーエンドプラットフォームを提供して、開発者が既存のソフトウェアをLLMエコシステムと連携させることができるようにしています。この新興のスタートアップは、GoogleのGradient VenturesとDig Ventures(MuleSoftの創設者であるRoss Masonが設立したVCファーム)が共同リードする170万ドルの資金調達で、ステルスモードを解除しました。

信頼性

次の仮想的なシナリオを考えてみましょう。あるオンライン旅行プラットフォームが、ChatGPTやGoogleのBardなどのLLM対応のチャットボットを採用し、顧客が検索エンジンの自然言語プロンプトで航空運賃をリクエストしたりチケットを予約したりできるようにすることを決意します。したがって、会社はそれぞれのためにLLMインスタンスを作成しますが、顧客が要求していない場所を誤って提供するChatGPTの結果が2%になるかもしれないし、Bardではさらに高いエラーレートになるかもしれません。しかし、確信は持てません。

さて、企業の失敗許容率が1%未満の場合、彼らはそのLLMインスタンスのパフォーマンスについてより明確になるまで、生成AIのルートには進まない方が安全だと感じるかもしれません。そこでTidalflowが登場し、企業が自社のLLMインスタンスを作成するだけでなく、テスト、展開、モニタリング、セキュリティを行い(最終的には)収益化することができるモジュールを提供します。さらに、彼らはローカルのシミュレートされた環境内で製品のLLMインスタンスをそれぞれのエコシステムに合わせて微調整することができ、失敗許容範囲に適合する解決策に到達することができます。

“大きな問題は、ChatGPTのようなものにローンチする場合、実際にユーザーがどのように相互作用しているのかわからないことです”、TidalflowのCEOであるSebastian Jorna氏はTechCrunchに語りました。”ソフトウェアの信頼性に対するこの不安は、ソフトウェアツールをLLMエコシステムに展開する上での主な障害となっています。Tidalflowのテストとシミュレーションモジュールは、その信頼性を構築します”。

Tidalflowは、企業がOpenAPI仕様/ドキュメントを組み込むアプリケーションライフサイクル管理(ALM)プラットフォームとして最もよく説明されるかもしれません。そして、Tidalflowはその製品のフロントエンドが提供する監視と可観察性を通じて、そのLLMインスタンスが実際にどのように機能するかを示します。

“通常のソフトウェアテストでは、一定数のケースを実行し、それが動作すればソフトウェアは動作します”、Jorna氏は述べています。”今回は確率的な環境にいるため、統計的な意味を持つためには、かなりのボリュームを投入する必要があります。そのため、テストとシミュレーションモジュールでは、製品が既にライブ環境にあるかのようにシミュレートし、潜在的なユーザーがどのようにそれを使用するかを想定しています”。

要するに、Tidalflowは、新しい生成AIの要素が壊れたり壊れなかったりするかもしれない、無数のエッジケースを企業が実行できるようにします。これは、ソフトウェアの信頼性に関するリスクがあまりにも大きい大企業にとって特に重要です。

“大企業は単に確信が持てず、何かをリリースすることをリスクにさらすことはできません”、Jorna氏は付け加えました。

設立から資金調達へ

Tidalflowは正式に3か月前に設立され、創業者のJorna(CEO)とCoen Stevens(CTO)は、アントラーのアントレプレナー・イン・レジデンス・プログラムで出会いました。そして夏に公式プログラムが開始された後、Tidalflowはアントラー・オランダ史上最速の資金調達を得た会社になりましたとJorna氏は述べました。

Tidalflowは、CEOのJorna氏に加え、製品開発担当のチーフプロダクトオフィサー(CPO)であるHenry Wynaendts氏を含む3人のチームを擁しています。しかし、莫大な170万ドルの資金調達を受けて、会社は完全な商業展開を目指してフロントエンドおよびバックエンドエンジニアリングの役割の採用を積極的に行っているとJorna氏は述べました。

ただし、設立から資金調達までの迅速な進展は、現在の生成AIのゴールドラッシュの指標となっています。ChatGPTがAPIを受け取り、サードパーティのプラグインをサポートする一方で、GoogleはBardエコシステムに同様の処理を行い、MicrosoftはCopilot AIアシスタントをMicrosoft 365全体に埋め込んでいます。ビジネスと開発者は、自

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