OpenAI выпустила новые функции, несколько проектов с открытым исходным кодом, имеющих 7,5 тысяч звезд, могут быть заменены

OpenAI представила важную новую функцию в ответ на широкие запросы пользователей.

OpenAI недавно выпустила важную новую функцию в ответ на запросы пользователей: структурированный вывод для своего API. Эта функциональность направлена на решение проблем с генерацией JSON-контента большими языковыми моделями (LLM), таких как галлюцинации или неполный парсинг.

Новая функция структурированного вывода гарантирует, что сгенерированный моделью вывод соответствует заданной JSON-схеме. Это crucial для поддержания согласованности между приложениями и было одной из самых востребованных функций среди разработчиков. Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман отметил, что этот релиз "удовлетворяет насущную потребность многих пользователей".

Ключевые моменты о функции структурированного вывода:

  • Доступна для GPT-4o-mini, GPT-4o и их дообученных версий
  • Совместима с Chat Completions API, Assistant API, Batch API и визуальными входными данными
  • Позволяет разработчикам ограничивать модели OpenAI для соответствия схемам данных
  • Улучшает понимание моделью сложных схем данных
  • Обеспечивает соблюдение схем данных, предотвращая отсутствие ключей или недопустимые значения enum
  • Поддерживает пошаговую генерацию ответов
  • Упрощает промпты и предоставляет четкие заявления об отказе
  • Следует существующим политикам безопасности OpenAI

OpenAI утверждает, что их последняя модель GPT-4o достигла "100% идеальной" оценки при оценке структурированного вывода.

Компания признает, что черпала вдохновение из проектов с открытым исходным кодом, таких как outlines, jsonformer, instructor, guidance и библиотеки lark.

Хотя эта функция удовлетворяет значительную потребность, некоторые разработчики отмечают потенциальные ограничения:

  1. Медленная генерация первого токена из-за компиляции схемы
  2. Ограниченное принятие JSON-схем в API
  3. Неполная реализация рекламируемых изменений в Python SDK

Некоторые разработчики предполагают, что комбинации, такие как Instructor + Pydantic, все еще могут быть самым простым методом для достижения структурированного вывода с OpenAI и другими решениями LLM.

В целом, внедрение нативной поддержки структурированного вывода в API OpenAI представляет собой значительный шаг вперед, хотя может потребоваться дальнейшее усовершенствование перед широким внедрением в производственных средах.

Анонс структурированного вывода OpenAI

Анализ функции структурированных выводов