لقد جلب التطور السريع لنماذج اللغة الكبيرة العديد من وسائل الراحة ، ولكنه واجه أيضًا تحدي سرعة الاستجابة. في السيناريوهات التي تكون فيها التكرارات المتكررة مطلوبة ، مثل تعديل المستندات وإعادة تشفير الكود ، يمكن أن تؤثر مشاكل التأخير بشكل خطير على تجربة المستخدم. لحل هذه المشكلة ، قدم Openai ميزة "الإخراج التنبؤية" ، والتي تحسن بشكل كبير من سرعة استجابة GPT-4O و GPT-4O-MINI من خلال تقنية فك تشفير المضاربة ، وبالتالي تحسين تجربة المستخدم وتقليل تكلفة البنية التحتية.
أدى ظهور نماذج لغة كبيرة مثل GPT-4O و GPT-4O-MINI إلى تقدم كبير في مجال معالجة اللغة الطبيعية. يمكن أن تولد هذه النماذج استجابات عالية الجودة ، وإعادة كتابة المستندات ، وزيادة الإنتاجية في التطبيقات المختلفة. ومع ذلك ، فإن أحد التحديات الرئيسية التي تواجه هذه النماذج هو التأخير في توليد الاستجابة. يمكن أن يؤثر هذا التأخير بشكل خطير على تجربة المستخدم أثناء عملية تحديث المدونة أو تحسين رمز ، خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها التكرارات المتعددة مطلوبة ، مثل تعديل المستندات أو إعادة تمثيل التعليمات البرمجية ، وغالبًا ما يكون المستخدمون محبطين.
لمواجهة هذا التحدي ، قدم Openai ميزة "المخرجات المتوقعة" ، مما يقلل بشكل كبير من زمن انتقال GPT-4O و GPT-4O-MINI ، مما يؤدي إلى زيادة المعالجة عن طريق توفير سلاسل مرجعية. جوهر هذا الابتكار هو القدرة على التنبؤ بما هو ممكن واستخدامه كنقطة انطلاق للنموذج ، وبالتالي تخطي القسم الواضح بالفعل.
من خلال تقليل مقدار الحساب ، يمكن أن تقلل طريقة فك تشفير المضاربة هذه ما يصل إلى خمس مرات ، مما يجعل GPT-4O أكثر ملاءمة للمهام في الوقت الفعلي مثل تحديثات المستندات ، وتحرير الرموز ، وغيرها من الأنشطة التي تتطلب توليد نص متكرر. هذا التحسين مفيد بشكل خاص للمطورين ومبدعي المحتوى والمهنيين الذين يحتاجون إلى تحديثات سريعة وتقليل وقت التوقف.
الآلية الكامنة وراء وظيفة "الإخراج التنبؤية" هي فك تشفير المضاربة ، وهو نهج ذكي يسمح للنموذج بتخطي ما هو معروف أو يمكن توقعه.
تخيل لو كنت تقوم بتحديث وثيقة ، بل يجب إجراء كمية صغيرة فقط من التحرير. تنشئ نماذج GPT التقليدية حرفيًا وتقييم كل ترميز ممكن في كل مرحلة ، والتي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً للغاية. ومع ذلك ، بمساعدة فك تشفير المضاربة ، إذا كان من الممكن التنبؤ بجزء من النص بناءً على السلسلة المرجعية المقدمة ، يمكن للنموذج تخطي هذه الأجزاء والانتقال مباشرة إلى الجزء الذي يجب حسابه.
هذه الآلية تقلل بشكل كبير من الكمون ، مما يجعل من الممكن التكرار بسرعة على الاستجابات السابقة. بالإضافة إلى ذلك ، تكون وظيفة الإخراج التنبؤية فعالة بشكل خاص في سيناريوهات التحول السريع مثل تعاون المستندات في الوقت الفعلي ، أو إعادة تمثيل التعليمات البرمجية السريعة ، أو تحديثات المقالة الفورية. يضمن إدخال هذه الميزة أن تفاعلات المستخدمين مع GPT-4O ليست أكثر كفاءة فحسب ، بل تقلل أيضًا من العبء على البنية التحتية ، وبالتالي تقليل التكاليف.
أظهرت نتائج اختبار Openai أن GPT-4O قد حسّن بشكل كبير من أدائها على مهام حساسة لمواصلة ، مع زيادة سرعات الاستجابة بنسبة تصل إلى خمس مرات في سيناريوهات التطبيق الشائعة. من خلال تقليل الكمون ، لا يوفر الإخراج المتوقع الوقت فحسب ، بل يجعل أيضًا GPT-4O و GPT-4O-MINI في متناول قاعدة مستخدمين أوسع ، بما في ذلك المطورين المحترفين والكتاب والمعلمين.
يمثل ميزة "الإخراج التنبؤية" من Openai خطوة مهمة في حل القيد الرئيسي لتأخير نموذج اللغة. من خلال تبني فك تشفير المضاربة ، تسرع هذه الميزة بشكل كبير المهام مثل تحرير المستندات وتكرار المحتوى وإعادة بناء التعليمات البرمجية. أدى التخفيض في وقت الاستجابة إلى تغييرات على تجربة المستخدم ، مما يجعل GPT-4O لا يزال رائدًا في التطبيقات العملية.
بوابة الوظيفة الرسمية بوابة: https://platform.openai.com/docs/guides/lateency-optimization#use-predicated-
النقاط الرئيسية:
تعمل وظيفة الإخراج المتوقعة بشكل كبير على تقليل زمن استجابة الاستجابة وتحسن سرعة المعالجة من خلال توفير سلاسل مرجعية.
تتيح هذه الميزة للمستخدمين زيادة وقت استجابةهم بمقدار ما يصل إلى خمس مرات في مهام مثل تحرير المستندات وإعادة تدوين التعليمات البرمجية.
يوفر إدخال إمكانات الإخراج التنبؤية للمطورين ومبدعي المحتوى مهام سير عمل أكثر كفاءة ، مما يقلل من عبء البنية التحتية.
باختصار ، حل وظيفة "الإخراج التنبئي" حل مشكلة تأخير الاستجابة لنماذج اللغة الكبيرة ، وتجربة المستخدم المحسنة بشكل كبير وكفاءة العمل ، ووضع أساسًا قويًا للاستخدام الواسع النطاق لـ GPT-4O و GPT-4O- مصغرة في التطبيقات العملية. هذا الابتكار من Openai سوف يعزز بلا شك المزيد من التطوير لمجال معالجة اللغة الطبيعية.