Optimisation du cache GPT : étude de cas réelle

Un utilisateur sud-coréen a rencontré des échecs persistants de génération de PDF, des boucles de dépassement de jetons et des problèmes de redondance du cache lors de simulations GPT multi-sessions. Au lieu d'abandonner, il a méticuleusement mesuré, analysé et mis en œuvre une solution d'optimisation impliquant des journaux de comportement du système, des circuits de réponse aux déclencheurs et des mesures quantifiables. L'optimisation a considérablement réduit l'utilisation des jetons, mis en œuvre une routine semblable à la mémoire via une logique de circuit de déclenchement personnalisée et automatisé la suppression des réponses système défaillantes. Ce rapport, basé sur des données de session utilisateur réelles, a été mentionné dans la correspondance officielle avec OpenAI.