ChatGPT やその他の AI プラットフォームがスムーズに機能し、十分な速度で進歩するまでには、まだ長い道のりがあります。応答時間が長いと、優れたユーザー エクスペリエンスを妨げる厄介な障害となる可能性があります。現在、AI 開発のリーダーである OpenAI は、Predicted Outputs と呼ばれる機能でこの課題に真っ向から取り組んでいます。
この新しい機能は、待ち時間を削減し、コーディングの提案やドキュメントの編集などのタスクを高速化するように設計されています。
予測出力の主な利点
予測出力によって AI パフォーマンスが向上する仕組みは次のとおりです。
- 待ち時間の短縮: タスクの予測可能な部分をスキップすることで、応答がより速く配信されます。
- 効率的なコンテンツ生成: コードの提案など、出力の大部分が事前にわかっているコマンドを作成するのに適しています。
- シームレスなユーザー エクスペリエンス: ユーザーの待機時間が短縮され、生産性が向上します。
ご登録の流れ
予測出力機能は、次の方法で応答時間を最適化します。
- 既知のコンテンツの利用: 既存のデータが使用される場合、モデルは最初からの生成をスキップします。
- 内部予測方法: このスマートなアプローチで実行すると、冗長な部分がスキップされ、処理負荷が軽減されます。
- より高速な反復: 開発者にとっては、特にソース コードやドキュメントの更新において、各反復をより迅速に完了できるようになります。
テストで素晴らしい結果
初期試験では、この機能により AI の効率が大幅に向上する可能性が示されています。
- 処理速度の向上: github テストで作成された Copilot では、処理速度が最大 5.8 倍向上しました。
- 開発者からの肯定的なフィードバック: 初期のパートナーからは、特に複雑なワークフローにおいて大幅なパフォーマンスの向上が報告されました。
制限事項と利用状況
有望ではありますが、予測出力にはいくつかの制限があります。
- モデルの制限: 現在は GPT-4o モデルのみをサポートしていますが、GPT-4o mini モデルも開発中です。
- 開発者専用アクセス: 複雑なアプリケーションに AI を統合する開発者を対象としたこの機能は、キーが設定されています。
OpenAI の予測出力は、AI の効率化に向けた大きな前進です。レイテンシが短縮されることで、ChatGPT などの AI ツールがリアルタイム ヘルプに近づき、より高速で応答性が高くなると OpenAI は述べています。これは、開発者と一般ユーザーの両方にとって AI の遅延問題に対する非常に有望なソリューションです。