대형 언어 모델의 빠른 개발은 많은 편의를 가져 왔지만 응답 속도의 도전에 직면했습니다. 문서 수정 및 코드 리팩토링과 같은 빈번한 반복이 필요한 시나리오에서 지연 문제는 사용자 경험에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 "예측 출력"기능을 도입하여 투기 디코딩 기술을 통해 GPT-4O 및 GPT-4O- 미니의 응답 속도를 크게 향상시켜 사용자 경험을 향상시키고 인프라 비용을 줄입니다.
GPT-4O 및 GPT-4O-MINI와 같은 대형 언어 모델의 출현은 자연어 처리 분야에서 큰 발전을 주도했습니다. 이 모델은 고품질 응답을 생성하고 문서 재 작성을 수행하며 다양한 응용 프로그램에서 생산성을 높일 수 있습니다. 그러나 이러한 모델이 직면 한 주요 과제 중 하나는 응답 생성 지연입니다. 이 지연은 블로그를 업데이트하거나 코드를 최적화하는 과정에서 사용자 경험에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 특히 문서 수정 또는 코드 리팩토링과 같은 여러 반복이 필요한 시나리오에서 사용자가 종종 좌절합니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 OpenAI는 "예측 된 출력"기능을 도입하여 GPT-4O 및 GPT-4O- 미니의 대기 시간을 크게 줄여서 참조 문자열을 제공하여 처리 속도를 높입니다. 이 혁신의 핵심은 가능한 것이 무엇인지 예측하고이를 모델의 시작점으로 사용하는 능력이므로 이미 명확한 섹션을 건너 뜁니다.
계산량을 줄임 으로써이 투기 디코딩 방법은 응답 시간을 최대 5 번 줄일 수있어 문서 업데이트, 코드 편집 및 반복 텍스트 생성이 필요한 기타 활동과 같은 실시간 작업에 GPT-4O가 더 적합하게 만들 수 있습니다. 이 향상은 특히 빠른 업데이트가 필요한 개발자, 콘텐츠 제작자 및 전문가에게 유익합니다.
"예측 출력"함수의 메커니즘은 투기 디코딩이며, 모델이 알려진 것을 건너 뛸 수있는 영리한 접근법입니다.
문서를 업데이트하고 있다면 소량의 편집 만 수행해야한다고 상상해보십시오. 전통적인 GPT 모델은 텍스트 구두를 생성하고 각 단계에서 가능한 각 마크 업을 평가하여 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 그러나 투기 디코딩의 도움으로 제공된 참조 문자열을 기반으로 텍스트의 일부를 예측할 수 있다면 모델은 이러한 부분을 건너 뛰고 계산 해야하는 부분으로 직접 이동할 수 있습니다.
이 메커니즘은 대기 시간을 크게 줄여서 이전 응답을 신속하게 반복 할 수있게합니다. 또한 예측 출력 기능은 실시간 문서 협업, 빠른 코드 리팩토링 또는 인스턴트 기사 업데이트와 같은 빠른 처리 시나리오에서 특히 효과적입니다. 이 기능을 도입하면 GPT-4O와의 사용자의 상호 작용이 더 효율적일뿐만 아니라 인프라의 부담을 줄여 비용이 줄어 듭니다.
OpenAI 테스트 결과에 따르면 GPT-4O는 대기 시간에 민감한 작업에서 성능을 크게 향상 시켰으며, 일반적인 응용 프로그램 시나리오에서 응답 속도가 최대 5 배까지 증가했습니다. 대기 시간을 줄임으로써 예측 된 출력은 시간을 절약 할뿐만 아니라 GPT-4O 및 GPT-4O-MINI도 전문 개발자, 작가 및 교육자를 포함한 더 넓은 사용자 기반에 더 액세스 할 수있게 만듭니다.
OpenAi의 "예측 출력"기능은 언어 모델 지연의 주요 제한을 해결하는 데 중요한 단계입니다. 투기 디코딩을 채택 함으로써이 기능은 문서 편집, 컨텐츠 반복 및 코드 재구성과 같은 작업 속도를 크게 높입니다. 응답 시간의 감소는 사용자 경험에 변화를 가져 왔으며 GPT-4O는 여전히 실제 응용 프로그램의 리더가되었습니다.
공식 기능 소개 포털 : https://platform.openai.com/docs/guides/lateency-optimization#use-predicted-outputs
핵심 사항 :
예측 된 출력 기능은 응답 대기 시간을 크게 줄이고 기준 문자열을 제공하여 처리 속도를 향상시킵니다.
이 기능을 통해 사용자는 문서 편집 및 코드 리팩토링과 같은 작업에서 응답 시간을 최대 5 번 늘릴 수 있습니다.
예측 출력 기능을 도입하면 개발자와 컨텐츠 제작자에게보다 효율적인 워크 플로우를 제공하여 인프라 부담을 줄입니다.
요컨대, "예측 출력"기능의 출시는 대형 언어 모델의 응답 지연 문제를 효과적으로 해결하고, 사용자 경험과 작업 효율성을 크게 향상 시켰으며, GPT-4O 및 GPT-4-의 광범위한 사용을위한 견고한 토대를 마련했습니다. 실제 응용 분야의 미니. 이러한 OpenAI의 혁신은 의심 할 여지없이 자연어 처리 분야의 추가 개발을 촉진 할 것입니다.