GPT-4의 숨겨진 기능, Predicted Outputs: 빠르고 똑똑한 응답을 만드는 비밀!

최근 OpenAI는 새롭고 강력한 기능인 Predicted Outputs를 선보였습니다. 이 기능은 출시 당시 큰 주목을 받지 못했지만, 개발자들에게는 무척 유용한 도구가 될 수 있어 소개드리려 합니다. 특히 AI 모델의 반응 속도를 줄이고 응답 예측을 통한 효율을 극대화할 수 있다는 점에서 아주 흥미로운 기능입니다.

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Predicted Outputs란?

Predicted Outputs는 Chat Completions API의 응답 지연 시간을 크게 줄여주는 기능입니다. 특히 예상되는 출력이 대부분 알려진 경우, 모델 응답 시간을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다. 이 기능은 현재 gpt-4o 및 gpt-4o-mini 모델에서만 사용할 수 있지만, 이 두 모델이 현재 가장 효율적인 성능을 자랑하는 모델들이기에 사실상 큰 제한이 아닙니다.

이 기능을 사용하면 모델이 예측된 응답을 바탕으로 더욱 신속하게 결과를 생성할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 응답 지연 시간을 줄이고, 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.

Predicted Outputs의 특징 및 구현 방식

Predicted Outputs의 핵심은 예상되는 응답을 미리 모델에 제공하는 것입니다. 예를 들어 JSON 설정 파일에서 간단한 수정이 필요할 때, 처음부터 모든 내용을 생성하는 대신, 기존 파일을 모델에 예측 값으로 제공하고 필요한 부분만 변경하도록 요청할 수 있습니다. 이렇게 하면 응답 속도가 훨씬 빨라집니다.

구현 방법 예시

아래는 Predicted Outputs를 이용해 JSON 설정 파일의 특정 값을 변경하는 예시입니다. 이 예시에서는 "enableFeatureX"라는 설정 값을 false에서 true로 바꾸는 간단한 작업을 수행합니다:

import OpenAI from "openai";

const config = `
{
  "appName": "MyApp",
  "version": "1.0.0",
  "settings": {
    "enableFeatureX": false,
    "maxUsers": 100
  }
}`.trim();

const openai = new OpenAI();

const updatePrompt = `
Change "enableFeatureX" to true in the following JSON configuration. Respond only with the updated JSON, without any additional text.
`;

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o",
  messages: [
    { role: "user", content: updatePrompt },
    { role: "user", content: config }
  ],
  prediction: {
    type: "content",
    content: config
  }
});

// 업데이트된 설정 파일 출력
console.log(completion.choices[0].message.content);

이 코드에서는 기존 설정 파일을 예측 값으로 모델에 제공하여 "enableFeatureX" 값을 true로 변경하도록 요청합니다. 이를 통해 모델은 기존 내용을 모두 생성하지 않고 필요한 부분만 수정하여 응답 시간을 줄입니다.

Predicted Outputs의 장점

Predicted Outputs의 장점은 명확합니다:

• 응답 지연 시간 감소: 이미 알려진 부분이 많을 때 이를 활용해 빠르게 결과를 생성합니다.
• 쉬운 구현: 단 하나의 매개변수를 추가하여 손쉽게 사용할 수 있기 때문에 개발자들이 기존 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

이 기능은 특히 코드나 문서에서 작은 변경 사항만 필요한 경우 유용하며, 스트리밍 응답 방식에서도 큰 효과를 발휘합니다. 이는 사용자가 빠르게 결과를 확인할 수 있도록 도와주어 사용자 경험을 더욱 향상시킵니다.

Predicted Outputs의 한계

물론 Predicted Outputs에도 몇 가지 고려사항이 있습니다:

• 모델 호환성: 현재는 gpt-4o 및 gpt-4o-mini 모델에서만 지원됩니다.
• 요금 문제: 예측된 토큰이 거부된 경우에도 생성된 토큰과 동일한 요금이 부과됩니다.
• 지원되지 않는 매개변수: n, logprobs, presence_penalty, frequency_penalty 등 일부 매개변수는 지원되지 않습니다.

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결론

OpenAI의 Predicted Outputs 기능은 예측 가능한 응답이 필요한 상황에서 응답 속도를 획기적으로 개선할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 이를 통해 개발자들은 더 빠르고 효율적인 AI 응답을 구축할 수 있으며, 사용자 경험 또한 한층 강화할 수 있습니다.

OpenAI의 모델이 경쟁사인 Anthropic의 모델들보다 강력하지 않을 수는 있지만, OpenAI는 Predicted Outputs와 같은 정말 멋지고 필요한 솔루션을 제시하며 개발자 커뮤니티에 중요한 가치를 제공하고 있습니다.

이제 Predicted Outputs를 사용해보고 싶지 않으신가요? 간단한 설정으로 모델의 성능을 극대화하고, 응답 속도를 높여보세요!