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

AirdropBlackHole

2026-07-01 03:59:13

Geração de resumo em curso

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

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