Le développement rapide de modèles de grandes langues a apporté de nombreuses commodités, mais a également été confronté au défi de la vitesse de réponse. Dans les scénarios où des itérations fréquentes sont nécessaires, telles que la modification des documents et le refactorisation de code, les problèmes de retard peuvent sérieusement affecter l'expérience utilisateur. Pour résoudre ce problème, OpenAI a introduit la fonctionnalité de "sortie prédictive", qui améliore considérablement la vitesse de réponse de GPT-4O et GPT-4O-MINI grâce à la technologie de décodage spéculatif, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et réduisant le coût des infrastructures.
L'émergence de grands modèles de langue tels que GPT-4O et GPT-4O-MINI a entraîné des progrès majeurs dans le domaine du traitement du langage naturel. Ces modèles peuvent générer des réponses de haute qualité, effectuer une réécriture de documents et augmenter la productivité dans diverses applications. Cependant, l'un des principaux défis auxquels sont confrontés ces modèles est le retard de la génération de réponse. Ce retard peut sérieusement affecter l'expérience utilisateur pendant le processus de mise à jour d'un blog ou d'optimiser un code, en particulier dans les scénarios où plusieurs itérations sont nécessaires, telles que la modification des documents ou le refactorisation de code, et les utilisateurs sont souvent frustrés.
Pour relever ce défi, OpenAI a introduit la fonctionnalité "Sorties prévues", qui réduit considérablement la latence de GPT-4O et GPT-4O-MINI, accélérant le traitement en fournissant des chaînes de référence. Le cœur de cette innovation est la capacité de prédire ce qui est possible et de l'utiliser comme point de départ du modèle, sautant ainsi la section déjà claire.
En réduisant la quantité de calcul, cette méthode de décodage spéculative peut réduire le temps de réponse jusqu'à cinq fois, ce qui rend GPT-4O plus adapté aux tâches en temps réel telles que les mises à jour de documents, l'édition de code et d'autres activités qui nécessitent une génération de texte répétée. Cette amélioration est particulièrement bénéfique pour les développeurs, les créateurs de contenu et les professionnels qui ont besoin de mises à jour rapides et de réduction des temps d'arrêt.
Le mécanisme derrière la fonction «sortie prédictive» est le décodage spéculatif, une approche intelligente qui permet au modèle de sauter ce qui est connu ou peut être attendu.
Imaginez si vous mettez à jour un document, seule une petite quantité d'édition doit être effectuée. Les modèles GPT traditionnels génèrent du texte textuellement et évaluent chaque majoration possible à chaque étape, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Cependant, à l'aide d'un décodage spéculatif, si une partie du texte peut être prédite en fonction de la chaîne de référence fournie, le modèle peut ignorer ces pièces et aller directement à la pièce qui doit être calculée.
Ce mécanisme réduit considérablement la latence, ce qui permet d'itréter rapidement les réponses précédentes. De plus, la fonction de sortie prédictive est particulièrement efficace dans les scénarios de redressement rapides tels que la collaboration de documents en temps réel, le refactorisation de code rapide ou les mises à jour d'instructions d'articles. L'introduction de cette fonctionnalité garantit que les interactions des utilisateurs avec GPT-4O sont non seulement plus efficaces, mais réduisent également le fardeau de l'infrastructure, réduisant ainsi les coûts.
Les résultats des tests OpenAI montrent que GPT-4O a considérablement amélioré ses performances sur les tâches sensibles à la latence, les vitesses de réponse augmentées jusqu'à cinq fois dans les scénarios d'application courants. En réduisant la latence, la sortie prédite permet non seulement de gagner du temps, mais rend également GPT-4O et GPT-4O-Mini plus accessibles à une base d'utilisateurs plus large, y compris les développeurs professionnels, les écrivains et les éducateurs.
La fonctionnalité de «sortie prédictive» d'OpenAI marque une étape importante pour résoudre la principale limitation du retard du modèle de langue. En adoptant un décodage spéculatif, cette fonctionnalité accélère considérablement des tâches telles que l'édition de documents, l'itération du contenu et la reconstruction du code. La réduction du temps de réponse a entraîné des modifications de l'expérience utilisateur, ce qui rend GPT-4O toujours le leader des applications pratiques.
Fonction officielle Portail d'introduction: https://platform.openai.com/docs/guides/lateency-optimisation#use-predita-sorts
Points clés:
La fonction de sortie prévue réduit considérablement la latence de réponse et améliore la vitesse de traitement en fournissant des chaînes de référence.
Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'augmenter leur temps de réponse jusqu'à cinq fois dans des tâches telles que l'édition de documents et la refactorisation de code.
L'introduction de capacités de sortie prédictives fournit aux développeurs et aux créateurs de contenu des workflows plus efficaces, réduisant le fardeau des infrastructures.
En bref, le lancement de la fonction de "sortie prédictive" a effectivement résolu le problème du retard de réponse des modèles de grands langues, une expérience utilisateur et une efficacité de travail considérablement améliorées et a jeté une base solide pour l'utilisation généralisée de GPT-4O et GPT-4O Mini en applications pratiques. Cette innovation d'Openai favorisera sans aucun doute le développement ultérieur du domaine du traitement du langage naturel.