O rápido desenvolvimento de modelos linguísticos em grande escala trouxe-nos muitas conveniências, mas também enfrenta o desafio dos atrasos de resposta. Isto é especialmente evidente em tarefas que exigem iterações frequentes, como revisões de documentação e refatorações de código. Para desenvolvedores e criadores de conteúdo, isso sem dúvida impactará a produtividade. O editor de Downcodes levará você a entender a função de “saída preditiva” lançada pela OpenAI, como ela resolve esse problema de forma eficaz e melhora a experiência do usuário.
O surgimento de grandes modelos de linguagem, como GPT-4o e GPT-4o-mini, promoveu progressos significativos no campo do processamento de linguagem natural. Esses modelos podem gerar respostas de alta qualidade, reescrever documentos e melhorar a produtividade em diversas aplicações. Porém, um grande desafio enfrentado por esses modelos é a latência na geração de respostas. No processo de atualização do blog ou otimização do código, esse atraso pode afetar seriamente a experiência do usuário, especialmente em cenários que exigem múltiplas iterações, como modificação de documentos ou refatoração de código, e os usuários muitas vezes ficam frustrados.
O lançamento do recurso “Predict Output” da OpenAI marca um passo importante na solução da limitação significativa da latência do modelo de linguagem. Ao empregar decodificação especulativa, esse recurso acelera significativamente tarefas como edição de documentos, iteração de conteúdo e refatoração de código. A redução no tempo de resposta trouxe mudanças na experiência do usuário, permitindo que o GPT-4o se mantivesse na posição de liderança em aplicações práticas.
Entrada oficial de introdução da função: https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization#use-predicted-outputs
A função de "saída preditiva" do OpenAI reduz significativamente o tempo de resposta de grandes modelos de linguagem, otimizando o processo de decodificação, melhorando a experiência do usuário e fornecendo forte suporte para edição eficiente de documentos, escrita de código, etc. Isto marca outro grande avanço na praticidade de grandes modelos de linguagem. Acredito que mais funções de otimização semelhantes aparecerão no futuro para melhorar ainda mais a eficiência e a conveniência das ferramentas de IA.