大規模な言語モデルの急速な発展は多くの便利さをもたらしましたが、応答速度の課題にも直面しました。ドキュメントの変更やコードリファクタリングなど、頻繁に反復が必要なシナリオでは、遅延問題はユーザーエクスペリエンスに深刻な影響を与える可能性があります。この問題を解決するために、OpenAIは「予測出力」機能を導入しました。これにより、投機的デコードテクノロジーを通じてGPT-4OとGPT-4O-MINIの応答速度が大幅に向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上し、インフラコストが削減されます。
GPT-4OやGPT-4O-MINIなどの大規模な言語モデルの出現は、自然言語処理の分野における大きな進歩を促進しています。これらのモデルは、高品質の応答を生成し、ドキュメントの書き換えを実行し、さまざまなアプリケーションで生産性を向上させることができます。ただし、これらのモデルが直面している主な課題の1つは、応答生成の遅延です。この遅延は、特にドキュメントの変更やコードリファクタリングなど、複数の反復が必要なシナリオやユーザーがイライラすることが多い場合、ブログを更新したり、コードを最適化したりするプロセス中のユーザーエクスペリエンスに深刻な影響を与える可能性があります。
この課題に対処するために、OpenAIは「予測された出力」機能を導入しました。これにより、GPT-4OとGPT-4O-MINIの遅延が大幅に減少し、参照文字列を提供することで処理を加速します。このイノベーションの中核は、可能なことを予測し、モデルの出発点として使用する能力であり、すでに明確なセクションをスキップすることです。
計算量を減らすことにより、この投機的デコード方法は応答時間を最大5回短縮することができ、GPT-4oはドキュメントの更新、コード編集、繰り返しテキスト生成を必要とするその他のアクティビティなどのリアルタイムタスクにより適しています。この強化は、迅速な更新とダウンタイムの短縮を必要とする開発者、コンテンツクリエイター、および専門家にとって特に有益です。
「予測出力」関数の背後にあるメカニズムは投機的デコードです。これは、モデルが既知または予想されるものをスキップできるようにする巧妙なアプローチです。
ドキュメントを更新している場合は、少量の編集のみを行う必要があると想像してください。従来のGPTモデルはテキストの逐語的な逐語を生成し、各段階で可能な各マークアップを評価します。これは非常に時間がかかる可能性があります。ただし、投機的デコードを使用して、提供された参照文字列に基づいてテキストの一部を予測できる場合、モデルはこれらの部分をスキップして、計算する必要がある部品に直接移動できます。
このメカニズムはレイテンシを大幅に削減し、以前の応答を迅速に反復させることができます。さらに、予測出力関数は、リアルタイムドキュメントコラボレーション、高速コードリファクタリング、インスタント記事の更新などの高速なターンアラウンドシナリオで特に効果的です。この機能の導入により、ユーザーのGPT-4Oとのやり取りがより効率的であるだけでなく、インフラストラクチャの負担を軽減し、コストを削減することが保証されます。
OpenAIテストの結果は、GPT-4Oがレイテンシーに敏感なタスクでのパフォーマンスを大幅に改善し、応答速度が一般的なアプリケーションシナリオで最大5倍増加したことを示しています。レイテンシを減らすことにより、予測される出力は時間を節約するだけでなく、GPT-4OとGPT-4O-MINIを、プロの開発者、作家、教育者など、より広いユーザーベースによりアクセスしやすくします。
OpenAIの「予測出力」機能は、言語モデルの遅延の主要な制限を解決するための重要なステップを示しています。投機的デコードを採用することにより、この機能は、ドキュメントの編集、コンテンツの反復、コード再構成などのタスクを大幅に高速化します。応答時間の短縮により、ユーザーエクスペリエンスが変更され、GPT-4oは実際のアプリケーションのリーダーになりました。
公式関数はじめにポータル：https：//platform.openai.com/docs/guides/lateency-optimization#use-predicted-outputs
キーポイント：
予測された出力関数は、参照文字列を提供することにより、応答遅延を大幅に減らし、処理速度を向上させます。
この機能により、ユーザーはドキュメントの編集やコードリファクタリングなどのタスクで、応答時間を最大5回増やすことができます。
予測出力機能の導入により、開発者とコンテンツクリエーターがより効率的なワークフローを提供し、インフラストラクチャの負担を軽減します。
要するに、「予測出力」機能の発売は、大規模な言語モデルの応答遅延の問題を効果的に解決し、ユーザーエクスペリエンスと作業効率を大幅に改善し、GPT-4OおよびGPT-4Oを広く使用するための強固な基盤を築きました。実用的なアプリケーションで。 Openaiのこの革新は、間違いなく自然言語処理の分野のさらなる発展を促進するでしょう。