Databricks推新技，AI成本降90倍，直通GPT-5

快速阅读: Databricks推出GEPA技术，大幅提升提示优化效果，使模型运营成本降低90倍。与OpenAI合作，企业客户可直接访问GPT-5，简化高级模型部署流程。

在企业AI的发展过程中，除了选择合适的模型和提示词外，优化提示词同样至关重要。Databricks近期推出的技术——Agent Bricks，旨在解决这一问题，并在此基础上进一步提升了提示优化技术。该公司最新发布的研究表明，其GEPA（生成进化提示适应）技术在提示优化方面取得了显著进展，帮助企业在模型运营成本上降低了高达90倍。

此次提示优化技术的突破恰逢Databricks与OpenAI达成1亿美元合作伙伴关系之时。根据协议，Databricks的企业客户将能够直接访问GPT-5模型，这延续了Databricks与Anthropic及Google的合作模式。值得注意的是，1亿美元代表Databricks对该合作潜在价值的估计，并非两公司间的交易金额。

“提示优化不仅涉及现有查询的优化，更是对查询本身的重构。”Databricks神经网络首席技术官唐汉林在采访中表示。他解释说，GEPA技术通过对提问方式进行调整，提高了与AI系统的互动效果。

GEPA利用了一种名为自然语言反思的方法，让AI系统对其输出进行自我评估和持续改进。这种反馈机制有助于自动发现特定任务的最佳提示策略。数据显示，经过GEPA优化的模型在金融、法律、商业和医疗等多个领域相比基准模型表现提升了4至7个百分点。

在企业级应用中，Databricks的优化开源模型处理10万次请求的成本仅为Claude Opus4.1的1/90。这种成本优势在大规模部署时尤为显著。此外，GEPA技术不仅超越了当前流行的监督微调方法，还减少了20%的服务成本，同时减轻了工程师和数据科学家的工作负担。

与OpenAI的合作使得企业能够更轻松地使用高质量的模型。唐汉林指出，企业无需依赖外部供应商或API密钥，即可在Databricks平台内直接调用GPT-5模型，简化了以往部署高级模型所需的供应商管理流程。

为帮助企业更好地实施AI技术，唐汉林提出了三点建议：一是建立有效的评估机制；二是挑战传统的微调默认设置；三是重新考虑模型采购策略。对于希望在AI应用领域取得领先地位的企业来说，这些突破性的AI性能和成本障碍已被克服，那些早期投资于优化能力的企业将获得显著的竞争优势。

(以上内容均由Ai生成)