Es liegt ein Wandel in der Luft und es scheint, als müssten Unternehmen darüber nachdenken, wie sie große Sprachmodelle zum Einsatz bringen können, aber wie bei jeder neuen fortschrittlichen Technologie ist das oft leichter gesagt als getan, insbesondere für weniger technisch versierte Unternehmen.

AirOps, ein junges Startup, ist zur richtigen Zeit am richtigen Ort und hilft Unternehmen dabei, diese neuen Funktionen zu nutzen, um KI-gestützte Anwendungen auf der Grundlage großer Sprachmodelle zu erstellen. Heute gab das Unternehmen eine 7-Millionen-Dollar-Seed-Runde bekannt, die eigentlich Anfang letzten Jahres abgeschlossen wurde.

Der CEO und Mitbegründer des Unternehmens, Alex Halliday, sagt, dass das jüngste Interesse an LLMs eine Herausforderung für Unternehmen darstellt, die versuchen, sich zu engagieren. „Es gibt eine wirklich große Lücke, die es zu schließen gilt zwischen diesen erstaunlichen Funktionen, mit denen Leute in Dingen wie ChatGPT spielen können, und anderen.“ [applying that] zu den schwierigsten Herausforderungen im Geschäft. Deshalb schaffen wir eine Plattform, die es den Leuten ermöglicht, auf der Grundlage dieser Algorithmen maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, die wirklich Zahlen im Unternehmen bewegen“, sagte Halliday gegenüber TechCrunch.

Das Unternehmen unterstützt Kunden derzeit beim Erstellen von Anwendungen auf Basis von drei LLMs: GPT-4, GPT-3 und Claude. Die Idee besteht darin, Benutzern dabei zu helfen, beispielsweise Prozesse zu automatisieren, Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren, personalisierte Inhalte zu generieren und Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache anzuwenden, so das Unternehmen.

Halliday sagt, dass aktuelle Kunden nach Möglichkeiten suchen, ihre eigenen Daten und Inhalte in Verbindung mit LLMs zu nutzen, um neue Inhalte aus diesem vorhandenen Korpus zu erstellen oder ein generatives KI-Erlebnis auf der Grundlage ihrer vorhandenen Software aufzubauen.

Eines der wichtigsten Wertversprechen des Unternehmens besteht darin, Kunden dabei zu helfen, diese Modelle effizienter und effektiver zu nutzen, da dies teuer werden kann. „Was wirklich interessant ist, ist, dass man die größeren Modelle tatsächlich verwenden kann, um kleinere Modelle zu trainieren. Vielleicht würden Sie also in den ersten paar Monaten GPT-4 verwenden und damit die Trainingsergebnisse erstellen, um dann ein kleineres, fein abgestimmtes Open-Source-Modell zu verwenden“, sagte er.

Und AirOps kann Ihnen bei diesen Schritten helfen. „Wir lernen hier wirklich die richtigen Rezepte und Architekturen, aber wir gehen davon aus, dass der Ansatz, bei dem man den Ozean kochen und mit dem Vorschlaghammer kochen kann, mit der Zeit einem differenzierteren und besseren Verständnis dafür weichen wird, wie man die Auswahlmöglichkeiten optimal nutzt Die Leute haben“, sagte er.

Das Unternehmen wurde letztes Jahr mit dem Ziel gegründet, dabei zu helfen, einen Mehrwert aus seinen Unternehmensdaten zu ziehen. Doch als LLMs in das öffentliche Bewusstsein rückten, verlagerte das Unternehmen seinen Schwerpunkt. „Als wir begannen, uns mit der Anwendung von LLMs im Datenbereich zu befassen, wurde uns klar, dass tatsächlich eine viel größere Chance darin besteht, Menschen dabei zu helfen, LLMs mit ihren Daten zu kombinieren, um benutzerdefinierte Arbeitsabläufe und Anwendungen zu erstellen“, sagte er. Letzten Herbst haben sie ihren Fokus wirklich auf diesen Ansatz verlagert.

Das Unternehmen beschäftigt 14 Mitarbeiter mit einigen offenen Stellen. Halliday sagt, dass er Diversität in vielen Dimensionen sieht, aber sein Ziel ist es, beim Aufbau des Unternehmens eine vielfältige Mitarbeiterbasis aufzubauen, und das gilt insbesondere angesichts der neuen LLMs. „Wir waren wirklich sehr aufgeschlossen bei der Einstellung von Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund und unterschiedlichem Erfahrungsniveau“, sagte er.

Die Startkapitalinvestition in Höhe von 7 Millionen US-Dollar wurde von Wing VC unter Beteiligung von Founder Collective, XFund, Village Global, Apollo Projects und Lachy Groom geleitet.