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OpenAI descubre un nuevo método para reducir a la mitad los costos de inferencia

AirdropBlackHole

2026-07-01 03:59:13

Generación de resúmenes en curso

Según una fuente familiarizada con las discusiones, hay una noticia previamente no divulgada: a principios de este mes, ingenieros de OpenAI informaron a algunos colegas que, basándose en varias tecnologías de optimización recientemente desarrolladas, han encontrado una solución que puede reducir los costos de inferencia del modelo en más de la mitad. Después de aplicar esta nueva tecnología a escenarios donde los visitantes con cuentas gratuitas/de pago usan ChatGPT, la cantidad de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia requeridas se redujo a solo unos pocos cientos — una cifra notablemente baja. Actualmente no está claro qué medios técnicos específicos utilizó OpenAI para lograr esta mejora significativa en la eficiencia computacional. Los métodos de optimización comunes en la industria generalmente incluyen: compresión por cuantización, almacenamiento en caché de clave-valor, procesamiento por lotes de consultas de usuarios en lugar de calcularlas individualmente, y redirigir algunas solicitudes a modelos ligeros o fragmentos de modelos de menor potencia para obtener respuestas.

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