大型語言模型的快速發展為我們帶來了許多便利，但也面臨著反應延遲的挑戰。這在需要頻繁迭代的任務中尤其明顯，例如文件修改和程式碼重構。對於開發者和內容創作者來說，這無疑會影響工作效率。 Downcodes小編將帶你了解OpenAI推出的「預測輸出」功能，它如何有效解決這個問題，並提升使用者體驗。
大型語言模型如GPT-4o 和GPT-4o-mini 的出現，推動了自然語言處理領域的重大進步。這些模型能夠產生高品質的回應，進行文件重寫，以及提升各類應用的生產力。然而，這些模型面臨的一個主要挑戰就是回應產生的延遲。在更新部落格或優化程式碼的過程中，這種延遲可能會嚴重影響使用者體驗，尤其是在需要多次迭代的場景下，例如文件修改或程式碼重構，使用者往往會感到沮喪。
OpenAI 推出的「預測輸出」 功能，標誌著在解決語言模型延遲這一重大限制上邁出了重要一步。透過採用推測解碼，這項功能在文件編輯、內容迭代和程式碼重構等任務上顯著加快了速度。回應時間的降低為使用者體驗帶來了變革，使得GPT-4o 在實際應用中依然處於領先地位。
官方功能介紹入口:https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization#use-predicted-outputs
OpenAI的「預測輸出」功能透過優化解碼過程，顯著縮短了大型語言模型的回應時間，提升了使用者體驗，為高效的文件編輯、程式碼編寫等提供了有力支援。 這標誌著大型語言模型在實用性上又向前邁進了一大步。 相信未來會有更多類似的最佳化功能出現，進一步提升AI工具的效率與便利性。