Ein weiteres Startup, das hofft, vom generativen KI-Wahn profitieren zu können, hat sich eine atemberaubende Tranche der VC-Finanzierung gesichert.
Genannt Fixie, das von ehemaligen Ingenieuren bei Apple und Google gegründete Unternehmen, zielt darauf ab, textgenerierende Modelle ähnlich wie ChatGPT von OpenAI mit den Daten, Systemen und Arbeitsabläufen eines Unternehmens zu verbinden. Mitbegründer und CEO Matt Welsh beschreibt es als die erste unternehmensorientierte Plattform-as-a-Service zum Aufbau von Erfahrungen mit Große Sprachmodelle (LLMs).
„Im Wesentlichen, Fixie ist ein unendlich erweiterbares Modell, das Unternehmen in ihre eigenen Produkte und Tools integrieren können“, Mitbegründer und CPO Zach Koch sagte Tech in einem E-Mail-Interview. „Der Kern von Fixie sind seine LLM-basierten Agenten, die von jedem erstellt und überall ausgeführt werden können.“
Ob Fixie der erste seiner Art ist leicht in Frage, was aber nicht der Stammbaum des Gründerteams ist.
Welsh war fast ein Jahrzehnt lang technischer Leiter im Chrome-Team bei Google, bevor er zu Fixie kam. Koch war Produktdirektor bei Shopify und Leiter der Chrome- und Android-Teams. CTO Justin Uberti war einer der ursprünglichen Architekten von AOL Instant Messenger. Hessam Bagherinezhad, Chief AI Officer von Fixie, war ein Machine Learning Manager bei Apple für Produkte wie das iPhone und die Apple Watch.
Hier ist die Zehntausend-Fuß-Ansicht der Fixie-Plattform: LLM-betriebene Agenten, die mit externen Systemen verbunden sind. Fixie-Agenten können mit Datenbanken, APIs (z. B. GitHub), Produktivitätstools (z. B. Google Kalender) und öffentlichen Datenquellen (z. B. Websuchmaschinen und soziale Medien) interagieren, um beliebige Dinge wie Bilder und Text zu generieren und zu verarbeiten und sie dann zu manipulieren verschiedene Wege.
Mit Fixie könnte ein Unternehmen beispielsweise Sprachmodellfunktionen in seine Kundensupport-Workflows integrieren, indem es Agenten erstellt, die ein Kundenticket als Eingabe aufnehmen, automatisch die Einkäufe eines Kunden nachschlagen, bei Bedarf eine Rückerstattung ausstellen und einen Antwortentwurf erstellen Fahrkarte.
Fixie-Agenten können in jeder Programmiersprache implementiert und auf jeder Infrastruktur gehostet werden, und jeder Agent kann sein eigenes maßgeschneidertes LLM verwenden. Fixie unterstützt beliebte Modelle wie GPT-4 von OpenAI, aber Kunden können ihre eigenen Modelle bereitstellen oder auf andere kommerzielle und offene Modelle tippen, wenn sie dies wünschen.
„Letztendlich glauben wir, dass LLMs einen Großteil herkömmlicher Software ersetzen, da diese Modelle als eine auf natürlicher Sprache basierende „Problemlösungsmaschine“ fungieren können“, Welsh genannt. „Anstatt einen Haufen knorrigen Code zu schreiben, um zwei Systeme miteinander zu verbinden, ist es mit Fixie eine einfache Sache, jedes System in eine Agentenschnittstelle in natürlicher Sprache zu verpacken und diese Systeme dazu zu bringen, auf Englisch miteinander zu kommunizieren. Das LLM selbst fungiert als unglaublich leistungsfähiger symbolischer Manipulator, der keine Programmierung erfordert, um Daten zu analysieren, zu manipulieren und zu synthetisieren. Natürliche Sprache kann als Lingua Franca für verschiedene Computersysteme dienen, um miteinander zu sprechen.“
Es ist sicherlich eine überzeugende Vision – und eine, die OpenAI kürzlich mit der Einführung von Plugins für ChatGPT angenommen hat. In einem Stück Diese Woche schrieb der Medienanalyst Ben Thompson darüber, wie Plugins ChatGPT eher zu einem Aggregator oder einer Plattform machen als einfach zu einer Chat-Schnittstelle – ähnlich wie Welsh Fixie und seine Familie von Agenten beschreibt.
ChatGPT-Plugins könnten tatsächlich eine existenzielle Bedrohung für Fixie darstellen. Aber Welsh argumentiert, dass die Fixie-Plattform weitaus mehr Anpassbarkeit – und Freiheit – bietet als OpenAI, zumindest derzeit.
„Neue ChatGPT-Plug-ins bieten eine großartige Möglichkeit, das LLM von OpenAI mit externen APIs zu verbinden. Aber unser Fokus bei Fixie ist ein anderer“, sagte er. „Da Fixie modell- und anbieterunabhängig ist, können Unternehmen LLMs jeder Art nutzen und Agenten auf ihrer eigenen Infrastruktur hosten … Fixie kümmert sich um die zugrunde liegenden LLM-Interaktionen sowie Details wie Benutzeridentität, Authentifizierung, Sitzungsverwaltung, Speicherung und Konfiguration. ”
Welsh sieht einen weiteren Konkurrenten in der Natural Language Actions-Funktion von Zapier, mit der Entwickler natürliche Sprache verwenden können, um Informationen zwischen Apps, Produkten und Diensten zu verschieben. Aber er hält es nicht für möglich direkt wettbewerbsfähig und stellt fest, dass Fixie seine eigenen LLMs nicht von Grund auf neu trainiert, sondern Kunden ermöglicht, vorhandene LLMs für ihre Agenten zu optimieren, indem sie entweder proprietäre Daten oder historische Daten verwenden, die durch einen bestimmten Agenten fließen.
Tatsächlich argumentiert Welsh, dass Fixie mehrere Schritte über das hinausgeht, was da draußen verfügbar ist, indem es einige der größten Hürden bei der Einführung generativer KI angeht, nämlich die hohen Kosten für das Training von LLMs und die Risiken, die selbst mit den besten heute verfügbaren Modellen verbunden sind. Fixie ermöglicht es Unternehmen, Modelle zu verfeinern, anstatt sie selbst zu trainieren, wodurch ein Kostenaufwand entfällt, behauptet er, und die Aktionen von Modellen eingeschränkt werden, um sicherzustellen, dass sie Aufgaben zuverlässiger ausführen und Fragen beantworten.
Welsh war nicht so übertrieben, dass er versprach, dass Fixie LLMs vollständig reparieren kann (verzeihen Sie das Wortspiel). Tendenz Tatsachen zu erfinden, ein problematisches Phänomen, das als Halluzination bekannt ist. (Fixie wird auch ihre anderen Probleme nicht lösen, wie z Vorurteile Und kurze Erinnerungen.) Er räumte auch ein, dass es Alternativen zur Feinabstimmung der Fixie-Plattform gibt, wie die Open Source LangChain und Llama Index. Welsh betonte jedoch, dass Fixie für Benutzer mit einer Reihe von Fachkenntnissen entwickelt wurde – theoretisch senkt es die Eintrittsbarriere für den Einsatz generativer KI.
Fixie hat etwa 5.000 Benutzer in einem Early-Access-Programm und arbeitet nach eigenen Angaben mit „einer breiten Palette“ von Unternehmen an Anwendungsfällen wie Geschäftsautomatisierung, Kundensupport, generativer KI und Grafiken. Es wird in den kommenden Tagen öffentlich eingeführt, kostenlos für den persönlichen Gebrauch, unterstützt durch eine Investition von 17 Millionen US-Dollar (12 Millionen US-Dollar Seed-Finanzierung, 5 Millionen US-Dollar Pre-Seed-Finanzierung) von Redpoint Ventures, Madrona, Zetta Venture Partners, SignalFire, Bloomberg Beta und Kearny Jackson.
Dass Fixie innerhalb des letzten halben Jahres problemlos – und schnell – eine Finanzierung gefunden hat, ist nicht gerade überraschend. Laut einem PitchBook-Bericht freigegeben In diesem Monat haben VCs ihre Positionen in der generativen KI stetig erhöht, von 408 Millionen US-Dollar im Jahr 2018 auf 4,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 4,5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022. Angel- und Seed-Deals sind ebenfalls gewachsen, mit 107 Deals und 358,3 Millionen US-Dollar, die im Jahr 2022 investiert wurden nur 41 und 102,8 Millionen US-Dollar im Jahr 2018.
Unter der Annahme, dass alles gut geht, plant Welsh, sein achtköpfiges Team bis Ende des Jahres auf 20 zu erweitern. Bis dahin konzentriert es sich hauptsächlich auf die Kundenakquise.
„LLMs ermöglichen radikal neue Fähigkeiten für Softwaresysteme aller Art, aber Unternehmen konnten diese Fortschritte noch nicht voll ausschöpfen“, sagte Welsh. „Jeder hat die enorme Leistungsfähigkeit von Dingen wie ChatGPT gesehen, und es wird allgemein anerkannt, welche enormen Auswirkungen diese Technologie auf die gesamte Informationstechnologiebranche haben wird. Die Frage ist, wie man diese Technologie am besten erschließt und sie in bestehende und neue Systeme auf eine sichere, skalierbare und einfach bereitzustellende und zu verwaltende Weise integriert. Hier kommt Fixie ins Spiel.“