إن التطور السريع للنماذج اللغوية واسعة النطاق قد وفر لنا العديد من وسائل الراحة، ولكنه يواجه أيضًا تحدي تأخير الاستجابة. ويتجلى هذا بشكل خاص في المهام التي تتطلب تكرارات متكررة، مثل مراجعات الوثائق وإعادة هيكلة التعليمات البرمجية. بالنسبة للمطورين ومنشئي المحتوى، سيؤثر هذا بلا شك على الإنتاجية. سيأخذك محرر Downcodes إلى فهم وظيفة "الإخراج التنبؤي" التي أطلقتها OpenAI، وكيف تحل هذه المشكلة بشكل فعال وتحسن تجربة المستخدم.
أدى ظهور نماذج لغوية كبيرة مثل GPT-4o وGPT-4o-mini إلى تعزيز التقدم الكبير في مجال معالجة اللغة الطبيعية. يمكن لهذه النماذج إنشاء استجابات عالية الجودة، وإعادة كتابة المستندات، وتحسين الإنتاجية في مجموعة متنوعة من التطبيقات. ومع ذلك، فإن التحدي الرئيسي الذي تواجهه هذه النماذج هو الكمون في توليد الاستجابة. في عملية تحديث المدونة أو تحسين التعليمات البرمجية، قد يؤثر هذا التأخير بشكل خطير على تجربة المستخدم، خاصة في السيناريوهات التي تتطلب تكرارات متعددة، مثل تعديل المستند أو إعادة هيكلة التعليمات البرمجية، وغالبًا ما يصاب المستخدمون بالإحباط.
يمثل إطلاق ميزة "توقع المخرجات" من OpenAI خطوة مهمة في حل القيود الكبيرة على زمن استجابة نموذج اللغة. من خلال استخدام فك التشفير التخميني، تعمل هذه الميزة على تسريع المهام بشكل كبير مثل تحرير المستندات وتكرار المحتوى وإعادة هيكلة التعليمات البرمجية. أدى انخفاض وقت الاستجابة إلى تغييرات في تجربة المستخدم، مما سمح لـ GPT-4o بالبقاء في مكانة رائدة في التطبيقات العملية.
مدخل التعريف بالوظيفة الرسمية: https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization#use-predicted-outputs
تعمل وظيفة "المخرجات التنبؤية" الخاصة بـ OpenAI على تقليل وقت استجابة نماذج اللغات الكبيرة بشكل كبير من خلال تحسين عملية فك التشفير، وتحسين تجربة المستخدم، وتوفير دعم قوي لتحرير المستندات بكفاءة، وكتابة التعليمات البرمجية، وما إلى ذلك. يمثل هذا خطوة كبيرة أخرى إلى الأمام في التطبيق العملي لنماذج اللغات الكبيرة. أعتقد أن المزيد من وظائف التحسين المماثلة ستظهر في المستقبل لزيادة تحسين كفاءة أدوات الذكاء الاصطناعي وملاءمتها.