​OpenAI 推出 “預測輸出” 功能：將 GPT-4o 速度提升約 5 倍

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。這些模型能夠生成高質量的響應，進行文檔重寫，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響應生成的延遲。在更新博客或優化代碼的過程中，這種延遲可能會嚴重影響用戶體驗，尤其是在需要多次迭代的場景下，如文檔修改或代碼重構，用戶往往會感到沮喪。

爲了應對這一挑戰，OpenAI 推出了 “預測輸出（Predicted Outputs ）” 功能，這一功能顯著減少了 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 的延遲，通過提供參考字符串來加快處理速度。這項創新的核心在於能夠預測出可能的內容，並將其作爲模型的起始點，從而跳過已經明確的部分。

通過減少計算量，這種推測解碼方法可以將響應時間縮短多達五倍，使 GPT-4o 更適合用於實時任務，例如文檔更新、代碼編輯和其他需要反覆生成文本的活動。這一提升特別有利於開發者、內容創作者以及需要快速更新和減少停機時間的專業人士。

“預測輸出” 功能背後的機制是推測解碼，這種巧妙的方法允許模型跳過已知或可以預期的內容。

想象一下，如果你在更新一個文檔，只有少量編輯需要進行。傳統的 GPT 模型會逐字生成文本，並在每個階段評估每個可能的標記，這可能會非常耗時。然而，藉助推測解碼，如果可以基於提供的參考字符串預測文本的一部分，模型便可以跳過這些部分，直接進入需要計算的部分。

這一機制顯著降低了延遲，使得在之前的響應上快速迭代成爲可能。此外，預測輸出功能在實時文檔協作、快速代碼重構或即時文章更新等快速週轉的場景中尤其有效。這一功能的引入確保了用戶與 GPT-4o 的互動不僅更加高效，也減輕了基礎設施的負擔，從而降低了成本。

OpenAI 的測試結果顯示，GPT-4o 在延遲敏感任務上的表現有了顯著提升，常見應用場景中的響應速度提高了多達五倍。通過降低延遲，預測輸出不僅節省了時間，也使得 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 對更廣泛的用戶羣體更加可及，包括專業開發者、作家和教育工作者。

OpenAI 推出的 “預測輸出” 功能，標誌着在解決語言模型延遲這一重大限制上邁出了重要一步。通過採用推測解碼，這一功能在文檔編輯、內容迭代和代碼重構等任務上顯著加快了速度。響應時間的降低爲用戶體驗帶來了變革，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

劃重點:  

🚀 預測輸出功能通過提供參考字符串顯著降低了響應延遲，提升了處理速度。  

⚡ 該功能使得用戶在文檔編輯和代碼重構等任務中，響應時間提高了多達五倍。  

💻 預測輸出功能的引入爲開發者和內容創作者提供了更高效的工作流程，減輕了基礎設施負擔。