ChatGPT API 改变游戏规则 - Unusual Ventures

上周，OpenAI 发布了一个名为 gpt-3.5-turbo 的新模型，为 ChatGPT 提供支持。这个新模型通过新的文本完成 API 提供服务，其成本比之前的 API 低 10 倍，同时速度提升了 5 到 10 倍，并且功能相似。这一公告对开发者和企业带来了深远的影响，尤其是在降低开发成本方面。

ChatGPT API 的重大变革

在软件开发中，时间预算是一个关键因素。以下是 gpt-3.5-turbo 带来的主要变化：

对用户的影响

延迟对用户体验的影响显而易见。谷歌曾发现，延迟每增加 500 毫秒，流量和收入就会下降 20%。如果延迟超过几秒钟，用户可能会分心，转向其他任务或应用。对于 LLM 应用程序来说，减少加载时间至关重要。

对开发者的影响

开发者在构建和调试复杂应用时，迭代速度至关重要。以往使用 text-davinci-003 时，单次调用需要几秒钟，这使得开发复杂的推理链变得非常耗时。而 gpt-3.5-turbo 的引入显著缩短了调用时间，加快了开发速度。

新 API 带来的全新可能性

gpt-3.5-turbo 的性能提升，使得许多此前不可行的应用场景成为可能：

更快的页面加载
新 API 的调用速度足够快，可以在合理的页面加载时间内完成模型调用。这为用户带来了更流畅的体验，并支持更多复杂的功能。
复杂的调用链
通过结合工具链（如 LangChain 或 Llama Index），开发者可以构建更复杂的多步骤推理应用。这些应用不仅能调用外部 API，还能像代理一样执行任务。
实时处理大文档
在加载屏幕期间，可以实时处理和总结大规模文档或搜索结果，为用户提供即时反馈。

展望未来：性能再提升 10 倍会带来什么？

随着推理成本的进一步降低，未来的可能性令人兴奋。以 Facebook 的 LLaMA 为例，其模型在体积缩小 10 倍的情况下，性能却优于 GPT-3。这表明，通过硬件优化和模型微调，推理性能还有很大的提升空间。

潜在应用场景

即时链式推理
更快的模型可以在页面加载时完成复杂的链式推理，例如调用外部系统执行任务或对知识库进行多步骤推理。
实时数据处理
在加载屏幕中，模型可以处理大规模数据，例如总结研究报告或搜索结果，为用户提供即时洞察。

结论

AI 的发展速度令人难以预测，但可以确定的是，随着模型性能的提升和推理速度的加快，新的应用场景将不断涌现：

更强大的模型将解锁全新的用例。
更快的模型将使现有用例变得可行。

目前，我们仍处于大型语言模型（LLM）发展的早期阶段。未来，随着推理速度的进一步提升，复杂的信息处理架构将成为主流。可以预见，未来几个月内，我们将见证一系列激动人心的创新。

原文链接: https://www.unusual.vc/post/the-chatgpt-api-changes-the-game