2024-11-08 01:35:15 2
OpenAI 出了個新功能,直接讓 ChatGPT 輸出的速度原地起飛!
這個功能叫做“預測輸出”(Predicted Outputs),在它的加持之下,GPT-4o 可以比原先快至多 5 倍。
以程式設計為例,來感受一下這個 feel:
為啥會這麼快?用一句話來總結就是:
跳過已知內容,不用從頭開始重新生成。
因此,“預測輸出”就特別適合下面這些任務:
在文件中更新部落格文章
迭代先前的響應
重寫現有檔案中的程式碼
而且與 OpenAI 合作開發這個功能的 FactoryAI,也亮出了他們在程式設計任務上的資料:
從實驗結果來看,“預測輸出”加持下的 GPT-4o 響應時間比之前快了 2-4 倍,同時保持高精度。
並且官方還表示:
原先需要 70 秒完成的程式設計任務,現在只需要 20 秒。
值得注意的是,目前“預測輸出”功能僅支援 GPT-4o 和 GPT-4o mini 兩個模型,且是以 API 的形式。
對於開發者而言,這可以說是個利好訊息了。
網友們線上實測
訊息一出,眾多網友也是坐不住了,反手就是實測一波。
例如 Firecrawl 創始人 Eric Ciarla 就用“預測輸出”體驗了一把將部落格文章轉為 SEO(搜尋引擎最佳化)的內容,然後他表示:
速度真的超級快。
它就像在 API 呼叫中新增一個預測引數一樣簡單。
另一位網友則是在已有的程式碼之上,“喂”了一句 Prompt:
change the details to be random pieces of text.
將詳細資訊更改為隨機文字片段。
來感受一下這個速度:
也有網友曬出了自己實測的資料:
總而言之,快,是真的快。
怎麼做到的?
對於“預測輸出”的技術細節,OpenAI 在官方文件中也有所介紹。
OpenAI 認為,在某些情況下,LLM 的大部分輸出都是提前知道的。
如果你要求模型僅對某些文字或程式碼進行細微修改,就可以透過“預測輸出”,將現有內容作為預測輸入,讓延遲明顯降低。
例如,假設你想重構一段 C# 程式碼,將 Username 屬性更改為 Email :
你可以合理地假設檔案的大部分內容將不會被修改(例如類的文件字串、一些現有的屬性等)。
透過將現有的類檔案作為預測文字傳入,你可以更快地重新生成整個檔案。
使用“預測輸出”生成 tokens 會大大降低這些型別請求的延遲。
不過對於“預測輸出”的使用,OpenAI 官方也給出了幾點注意事項。
首先就是我們剛才提到的僅支援 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 系列模型。
其次,以下 API 引數在使用預測輸出時是不受支援的:
n values greater than 1
logprobs
presence_penalty greater than 0
frequency_penalty greater than 0
audio options
modalities other than text
max_completion_tokens
tools - function calling is not supported
除此之外,在這份文件中,OpenAI 還總結了除“預測輸出”之外的幾個延遲最佳化的方法。
包括“加速處理 token”、“生成更少的 token”、“使用更少的輸入 token”、“減少請求”、“並行化”等等。
文件連結放在文末了,感興趣的小夥伴可以查閱哦~
One More Thing
雖然輸出的速度變快了,但 OpenAI 還有一個注意事項引發了網友們的討論:
When providing a prediction, any tokens provided that are not part of the final completion are charged at completion token rates.
在提供預測時,所提供的任何非最終完成部分的 tokens 都按完成 tokens 費率收費。
有網友也曬出了他的測試結果:
未採用“預測輸出”:5.2 秒,0.1555 美分
採用了“預測輸出”:3.3 秒,0.2675 美分
嗯,快了,也貴了。
OpenAI 官方文件:
https://platform.openai.com/docs/guides/latency-optimization#use-predicted-outputs
參考連結:
[1]https://x.com/OpenAIDevs/status/1853564730872607229
[2]https://x.com/romainhuet/status/1853586848641433834
[3]https://x.com/GregKamradt/status/1853620167655481411
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