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OpenPipe是一款位于华盛顿州西雅图的工具，可让开发人员创建自己的特定于应用程序的大型语言模型 (LLM)，该工具已完成一轮 670 万美元的种子融资。
该轮融资由 Costanoa Ventures 领投，Y Combinator 和知名天使投资人参与其中，其中包括 OpenAI 前开发者关系主管 Logan Kilpatrick、GitHub Copilot 创始人 Alex Graveley 和 GitHub 联合创始人 Tom Preston-Werner。
该公司打算利用这笔资金扩大团队规模并加速产品开发。
OpenPipe 的主要见解是，当专门用于特定任务时，较小的模型能够匹配或超过较大模型的性能。这种专业化是通过一个称为“微调”的过程来完成的。微调可以极大地提高响应质量和正确性，但由于所需的复杂工作流程，许多开发人员无法执行此任务。现有工具是为具有机器学习专业知识和技能的工程师设计的，这限制了没有专门专家的团队和组织。 OpenPipe 提供了一个易于使用的工具，使日常开发人员能够更快、更经济、更准确地训练和部署微调模型。
OpenPipe 的工作原理是集成到客户现有的代码库中来收集他们现有的提示，然后将其用作训练数据来微调更小、更专业的模型。然后，开发人员可以使用经过微调的模型作为现有提示的直接替代品。
OpenPipe 由 Kyle Corbitt 和 David Corbitt 共同创立，是一款为开发人员在生产应用程序中简化大型语言模型 (LLM) 集成的工具。其平台允许开发人员微调模型的准确性，减少延迟和成本，使全栈和人工智能工程师和开发人员能够训练和部署微调模型，而无需依赖数据科学和机器学习专家。其活跃的客户群包括初创公司和企业，他们使用微调模型来执行业务工作流程，例如从政府法规中翻译和提取信息，根据文字记录对 YouTube 视频进行分类和过滤，或者将入站客户服务请求路由到适当的团队。
该公司与多家行业领导者合作，提供 Langfuse 和 Athina AI 等微调工具来收集数据，并提供 OctoAI 和 Fireworks AI 来为完成的模型提供服务。
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