Wir haben mit GPT-4 Turbo die Fehlerrate bei Promo-Saison-Anfragen auf 0,2 % reduziert – vermeiden Sie diese drei Fehlerquellen unbedingt.

Im letzten Monat, während des Black Friday-Sales, ist unser kleines europäisches Logistikteam aus drei Personen zum ersten Mal nicht von den Adressüberprüfungsanfragen der Kunden überlastet worden, sodass niemand die ganze Nacht durcharbeiten musste.

Im selben Zeitraum des letzten Jahres haben wir die Adressnormierung mit normalen GPT-4 durchgeführt, und 13% der Anfragen in Spitzenzeiten geben 429 - Fehler zurück, und es dauerte 36 Stunden, um Kundenbeschwerden zu bearbeiten. In diesem Jahr wechseln Sie auf GPT-4 Turbo, während des gesamten Prozesses wird keine Strombegrenzung ausgelöst, die Fehlerquote ist direkt unter Druck0.2%。

Zuerst einmal: Was genau ist GPT-4 Turbo?

Einfach ausgedrückt ist OpenAI GPT-4 eine verbesserte, hochdurchsatzfähige Version, die auf GPT-4 basiert. Der Kernparameter, der für diese Optimierung verantwortlich ist, ist …Die Anzahl der Anfragen, die ein einzelner Account pro Minute unterstützen kann, ist sechsmal so hoch wie die eines herkömmlichen GPT-4.Der Kostenpunkt für einzelne Tokens ist ebenfalls um die Hälfte gesunken – dies ist eine spezielle Optimierung für Szenarien mit hohem Konkurrenzgrad.

Drei praktische Vorteile für kleine und mittelgroße Technikteams

Das Erste und Direkteste ist, dass wir uns nicht mehr mit der Problematik der Bandbreitendrosselung herumschlagen müssen. Wir erhalten täglich durchschnittlich 500.000 Anfragen zur Adressauflösung. Früher mussten wir drei verschiedene Plattformen mit großen Modellen für die Lastverteilung nutzen, wodurch allein die Anpassung der Gateways mehr als 1000 Zeilen Code erforderte. Jetzt reicht es aus, GPT-4 Turbo einzusetzen, um den dreifachen Spitzenverkehr während der Rabattaktionen zu bewältigen.

Der zweite Vorteil ist die hohe Effizienz beim Verarbeitung langer Texte. Oftmals müssen wir ganze Seiten von grenzüberschreitenden Zolldeklarationen einlesen, um Informationen daraus zu extrahieren. Früher musste der GPT-4 aufgrund von unzureichender Kontextlänge die Daten in drei separate Anfragen aufteilen, aber jetzt kann er dies in einem einzigen Schritt erledigen. Dadurch ist die Dauer einer einzelnen Aufgabe um zwei Drittel reduziert worden.

Der dritte Vorteil ist wirklich die Kosteneinsparung. Wir haben die Rechnung vom letzten Monat durchgerechnet und festgestellt, dass die Kosten für GPT-4 Turbo bei gleicher Anfragezahl nur 28% der Kosten des vorherigen, gemischten Modellansatzes ausmachen. Das eingesparte Geld wurde direkt als Bonus für das Team für zwei Monate verwendet.

Schauen Sie nicht nur auf die Vorteile – diese 3 Fallstricke haben wir bereits selbst erlebt.

Der erste „Haken“ ist, dass Aufgaben mit niedriger Komplexität im Gegenteil unrentabel sein können. Zuerst haben wir alle Anfragen zur Adressüberprüfung an diese Prozesse weitergeleitet, aber später stellten wir fest, dass die Ausführung solcher einfachen Aufgaben wie der Überprüfung, ob eine Adresse zum Europäischen Union gehört, mit GPT-4 Turbo dreimal so teuer ist als mit einem leichteren Modell. Jetzt leiten wir solche einfachen Anfragen an ein kleineres Modell um.

Der zweite Haken ist, dass die Standard-Reaktionszeit sogar etwas länger ist als bei der normalen GPT-4. Als wir den Wechsel vornahmen, stellten wir fest, dass einige Anfragen länger als 200 Millisekunden auf eine Antwort warteten. Später erfuhren wir, dass im Hochdurchsatzmodus der Schwerpunkt darauf liegt, dass Anfragen nicht abgelehnt werden, anstatt auf eine extrem niedrige Latenz zu achten. Wir haben das Problem gelöst, indem wir für die Frontend-Anfragen, die eine schnelle Antwort benötigen, spezielle Parameter für eine niedrige Latenz eingestellt haben.

Der dritte Haken ist, dass die Feinabstimmung der Berechtigungen in der GPT-4 Turbo-Version eingeschränkter ist. Während die normale GPT-4 es ermöglicht, Parameter wie die „Temperatur“ oder „top_p“ des Modells auf sehr präzise Werte einzustellen, ist das Einstellbereich bei der GPT-4 Turbo deutlich begrenzter. Für Szenarien, in denen eine genaue Kontrolle des Ausgabe-Stils erforderlich ist – beispielsweise bei der Erstellung von Zollmitteilungen für Kunden – ist es daher immer noch sinnvoller, auf die normale Version zurückzugreifen.

Wer sollte es benutzen? Und wer braucht überhaupt nicht daran teilzunehmen?

Wenn Sie ein kleines oder mittelgroßes Team sind und alle drei Bedingungen erfüllen, dann handeln Sie direkt:

• Täglich werden mehr als 100.000 hochkonkurrenzreiche Anfragen an die großen Modelle gestellt.
• Oftmals ist es notwendig, Aufgaben mit langen Texten zu bearbeiten, deren Umfang mehr als 8.000 Zeichen beträgt.
• Früher musste ich häufig aufgrund von Bandbreitengrenzen eine Lastverteilung zwischen verschiedenen Modellen durchführen.

Wenn Ihre Teamanfragen pro Tag unter 10.000 liegen oder es sich um einfache Klassifizierungs- und Extraktionsaufgaben handelt, ist es überhaupt nicht notwendig, auf ein anderes Modell umzusteigen. Das leichte Modell reicht vollkommen aus und ist zudem kostengünstiger.

Zwei konkrete Tipps für Anfänger

In der ersten Woche sollten Sie nicht den gesamten Umstieg durchführen, sondern zunächst 10 % der Anfragen mit hohem Konkurrenzgrad und langen Texten auf die neue Systemumgebung übertragen, um eine Graustufenphase durchzuführen. Anhand der Überwachungsdaten der ersten Woche können Sie dann schrittweise die Menge erhöhen. Am ersten Tag haben wir tatsächlich 30 % der Anfragen umgestellt und hätten beinahe Fehler bei der Extraktion einiger Zolldeklarationen erlebt, weil die Parameter nicht richtig angepasst waren.

Man muss keine zu lange Kontextreserve im Voraus vornehmen – der 128-Kilobyte-Kontext von GPT-4 Turbo reicht aus, um die meisten Unternehmensszenarien zu bewältigen. Wir haben versucht, einen ganzen 30-seitigen Logistikvertrag einzugeben, um die Klauseln zu überprüfen, und es gab keinen Unterschied zwischen der Genauigkeit der Ausgabe und der Verarbeitung in Blöcken.

Zwei häufig gestellte Fragen

Q: Wird die Qualität der Ausgabe schlechter sein als die des normalen GPT-4?
A: Wir haben 1000 Tests mit der Überprüfung von Adressen durchgeführt und eine Genauigkeit von 98,7% erzielt, was kaum einen Unterschied zu den 98,9% des herkömmlichen GPT-4 macht. Für unternehmenskritische Anwendungen ist das vollkommen ausreichend.

Q: Muss das Prompt-Projekt neu erstellt werden?
A: Wir haben einfach alle Prompts, die zuvor für das normale GPT-4 geschrieben wurden, übernommen und ohne jegliche Anpassungen verwendet. Das Ergebnis entspricht voll und ganz unseren Erwartungen.