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OpenAI descobre novo método para reduzir pela metade os custos de inferência

AirdropBlackHole

2026-07-01 03:59:13

Geração do resumo em andamento

De acordo com uma fonte familiarizada com as discussões, há uma notícia não divulgada anteriormente: no início deste mês, engenheiros da OpenAI informaram a alguns colegas que, confiando em várias tecnologias de otimização recém-desenvolvidas, encontraram uma solução que pode reduzir os custos de inferência do modelo em mais da metade. Após aplicar essa nova tecnologia a cenários onde visitantes de contas gratuitas/pagas usam o ChatGPT, o número de unidades de processamento gráfico (GPUs) Nvidia necessárias foi reduzido para apenas algumas centenas — um número notavelmente baixo. Atualmente, não está claro quais meios técnicos específicos a OpenAI usou para alcançar essa melhoria significativa na eficiência computacional. Os métodos comuns de otimização na indústria geralmente incluem: compressão por quantização, cache de chave-valor, processamento em lote de consultas de usuários em vez de calculá-las individualmente, e redirecionamento de algumas solicitações para modelos leves de baixa potência ou fragmentos de modelo para respostas.

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