การพัฒนาอย่างรวดเร็วของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้นำสิ่งอำนวยความสะดวกมามากมาย แต่ยังต้องเผชิญกับความท้าทายของความเร็วในการตอบสนอง ในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องมีการทำซ้ำบ่อยเช่นการปรับเปลี่ยนเอกสารและการปรับโครงสร้างรหัสปัญหาการหน่วงเวลาอาจส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ผู้ใช้อย่างจริงจัง เพื่อแก้ปัญหานี้ OpenAI ได้แนะนำคุณสมบัติ "เอาต์พุตทำนาย" ซึ่งช่วยปรับปรุงความเร็วในการตอบสนองของ GPT-4O และ GPT-4O-MINI อย่างมีนัยสำคัญผ่านเทคโนโลยีการถอดรหัสแบบเก็งกำไรซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และลดต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน
การเกิดขึ้นของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เช่น GPT-4O และ GPT-4O-MINI ได้ผลักดันความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แบบจำลองเหล่านี้สามารถสร้างการตอบสนองที่มีคุณภาพสูงดำเนินการเขียนเอกสารใหม่และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในแอปพลิเคชันต่างๆ อย่างไรก็ตามหนึ่งในความท้าทายหลักที่เผชิญกับโมเดลเหล่านี้คือความล่าช้าในการสร้างการตอบสนอง ความล่าช้านี้สามารถส่งผลกระทบอย่างจริงจังต่อประสบการณ์ผู้ใช้ในระหว่างกระบวนการอัปเดตบล็อกหรือเพิ่มประสิทธิภาพรหัสโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องมีการทำซ้ำหลายครั้งเช่นการปรับเปลี่ยนเอกสารหรือการปรับโครงสร้างรหัสและผู้ใช้มักจะหงุดหงิด
เพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ OpenAI ได้แนะนำคุณสมบัติ "เอาต์พุตที่คาดการณ์ไว้" ซึ่งจะช่วยลดความหน่วงแฝงของ GPT-4O และ GPT-4O-MINI อย่างมีนัยสำคัญเร่งความเร็วในการประมวลผลโดยการจัดหาสตริงอ้างอิง แกนหลักของนวัตกรรมนี้คือความสามารถในการทำนายสิ่งที่เป็นไปได้และใช้เป็นจุดเริ่มต้นของโมเดลดังนั้นจึงข้ามส่วนที่ชัดเจนอยู่แล้ว
ด้วยการลดปริมาณการคำนวณวิธีการถอดรหัสการเก็งกำไรนี้สามารถลดเวลาตอบสนองได้สูงสุดห้าครั้งทำให้ GPT-4O เหมาะสำหรับงานเรียลไทม์เช่นการอัปเดตเอกสารการแก้ไขรหัสและกิจกรรมอื่น ๆ ที่ต้องสร้างข้อความซ้ำ ๆ การปรับปรุงนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อนักพัฒนาผู้สร้างเนื้อหาและมืออาชีพที่ต้องการการอัปเดตอย่างรวดเร็วและลดเวลาหยุดทำงาน
กลไกที่อยู่เบื้องหลังฟังก์ชั่น“ เอาท์พุทการทำนาย” คือการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งเป็นวิธีการที่ชาญฉลาดที่ช่วยให้แบบจำลองสามารถข้ามสิ่งที่รู้จักหรือคาดหวังได้
ลองนึกภาพหากคุณกำลังอัปเดตเอกสารจำเป็นต้องทำการแก้ไขเพียงเล็กน้อยเท่านั้น แบบจำลอง GPT แบบดั้งเดิมสร้างคำต่อคำและประเมินมาร์กอัปที่เป็นไปได้ในแต่ละขั้นตอนซึ่งอาจใช้เวลานานมาก อย่างไรก็ตามด้วยความช่วยเหลือของการถอดรหัสการเก็งกำไรหากส่วนหนึ่งของข้อความสามารถทำนายได้ตามสตริงอ้างอิงที่ให้มารูปแบบสามารถข้ามชิ้นส่วนเหล่านี้และไปยังส่วนที่ต้องคำนวณโดยตรง
กลไกนี้ช่วยลดเวลาแฝงอย่างมีนัยสำคัญทำให้สามารถทำซ้ำได้อย่างรวดเร็วในการตอบสนองก่อนหน้านี้ นอกจากนี้ฟังก์ชั่นเอาต์พุตทำนายนั้นมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์การฟื้นฟูอย่างรวดเร็วเช่นการทำงานร่วมกันของเอกสารแบบเรียลไทม์การปรับเปลี่ยนรหัสอย่างรวดเร็วหรือการอัปเดตบทความทันที การแนะนำคุณลักษณะนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการโต้ตอบของผู้ใช้กับ GPT-4O ไม่เพียง แต่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังลดภาระของโครงสร้างพื้นฐานซึ่งจะช่วยลดต้นทุน
ผลการทดสอบ OpenAI แสดงให้เห็นว่า GPT-4O ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานอย่างมีนัยสำคัญในงานที่ไวต่อเวลาแฝงโดยความเร็วในการตอบสนองเพิ่มขึ้นถึงห้าเท่าในสถานการณ์แอปพลิเคชันทั่วไป ด้วยการลดเวลาแฝงที่คาดการณ์ไว้ไม่เพียง แต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังทำให้ GPT-4O และ GPT-4O-MINI สามารถเข้าถึงฐานผู้ใช้ที่กว้างขึ้นรวมถึงนักพัฒนามืออาชีพนักเขียนและนักการศึกษา
ฟีเจอร์ "เอาท์พุทการทำนาย" ของ OpenAI ถือเป็นขั้นตอนสำคัญในการแก้ข้อ จำกัด ที่สำคัญของการหน่วงเวลาของแบบจำลองภาษา โดยใช้การถอดรหัสการเก็งกำไรคุณลักษณะนี้จะเพิ่มความเร็วในการทำงานอย่างมีนัยสำคัญเช่นการแก้ไขเอกสารการทำซ้ำเนื้อหาและการสร้างรหัสใหม่ การลดเวลาตอบสนองได้นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ของผู้ใช้ทำให้ GPT-4O ยังคงเป็นผู้นำในการใช้งานจริง
ฟังก์ชั่นการแนะนำอย่างเป็นทางการพอร์ทัล: https://platform.openai.com/docs/guides/lateency-optimization#use-predicted-utputs
ประเด็นสำคัญ:
ฟังก์ชั่นเอาท์พุทที่คาดการณ์ไว้จะช่วยลดเวลาตอบสนองการตอบสนองอย่างมีนัยสำคัญและปรับปรุงความเร็วในการประมวลผลโดยการจัดหาสตริงอ้างอิง
คุณสมบัตินี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเพิ่มเวลาตอบสนองได้สูงสุดห้าครั้งในงานเช่นการแก้ไขเอกสารและการปรับโครงสร้างรหัส
การเปิดตัวความสามารถในการทำนายผลผลิตช่วยให้นักพัฒนาและผู้สร้างเนื้อหามีเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นลดภาระโครงสร้างพื้นฐาน
ในระยะสั้นการเปิดตัวฟังก์ชั่น "การทำนายเอาท์พุท" แก้ไขปัญหาการตอบสนองการตอบสนองของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพการปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และประสิทธิภาพการทำงานอย่างมากและวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการใช้ GPT-4O และ GPT-4O- MINI ในการใช้งานจริง นวัตกรรมของ OpenAI นี้จะส่งเสริมการพัฒนาเพิ่มเติมของสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติ