Porazit nedeterminismus v LLM: Řešení krize reprodukovatelnosti v AI

Úvod

Krize reprodukovatelnosti v umělé inteligenci dlouhodobě trápí výzkumníky, inženýry i firmy, které spoléhají na velké jazykové modely. Když položíte ChatGPT stejnou otázku dvakrát, málokdy obdržíte identickou odpověď—je to jev, který podkopává vědeckou přesnost i praktickou spolehlivost. Nedávno Mira Murati, bývalá CTO OpenAI, založila laboratoř Thinking Machines s odvážným cílem: vyřešit jeden z nejzásadnějších problémů AI—nedeterminismus při inferenci LLM. Prostřednictvím jejich výzkumného blogu Connectionism publikovali průlomovou práci na téma porážky nedeterminismu, která odhaluje nejen příčiny této nekonzistence, ale také praktická řešení, jež mohou změnit způsob, jakým stavíme a důvěřujeme AI systémům. Tento článek rozebírá jejich poznatky, vysvětluje technické mechanismy za variabilitou LLM a zkoumá dopady na budoucnost spolehlivosti AI.

Pochopení nedeterminismu: jádro problému

Nedeterminismus ve velkých jazykových modelech je na první pohled jednoduchý koncept s hlubokými důsledky. Při opakovaném zadání stejného promptu do LLM získáte různé odpovědi—někdy jemně odlišné, někdy zcela jiné. Tato nekonzistence porušuje jeden ze základních principů vědecké metodologie: reprodukovatelnost. Reprodukovatelnost je považována za základ vědeckého pokroku, přesto je u moderních LLM velmi obtížné ji zajistit. Problém není jen nepříjemností; představuje zásadní slabinu při nasazení AI systémů v odvětvích, kde je konzistence a spolehlivost klíčová. Ať už používáte LLM pro podporu lékařské diagnostiky, analýzu právních dokumentů, finanční predikci nebo vědecký výzkum, neschopnost reprodukovat výsledky vytváří řetězec problémů, které ovlivňují důvěru, validaci i regulatorní shodu.

Projevy nedeterminismu jsou zřejmé i frustrující. Spusťte stejný prompt v LLM desetkrát a můžete dostat deset různých odpovědí. Ani nastavení parametrů, jako je teplota na nulu (což by teoreticky mělo vést k deterministickým výstupům), nezaručí stejné výsledky. Tato přetrvávající variabilita za zdánlivě deterministických podmínek dlouho mátla výzkumníky. Běžný názor byl, že “takto jazykové modely prostě fungují”, že je to nevyhnutelný rys technologie. Výzkum Thinking Machines však ukazuje, že toto vysvětlení je neúplné. Skutečné příčiny nedeterminismu jsou mnohem konkrétnější a, co je důležité, řešitelné cílenými technickými zásahy.

Proč na reprodukovatelnosti záleží: obchodní a vědecký pohled

Důležitost poražení nedeterminismu daleko přesahuje akademickou zvědavost. V praxi je reprodukovatelnost nezbytná pro budování důvěryhodných AI systémů, které lze s jistotou nasadit v produkčním prostředí. Pokud LLM produkuje nekonzistentní výstupy, je téměř nemožné efektivně ladit chyby. Pokud model vygeneruje nesprávnou či škodlivou odpověď, inženýři nemohou spolehlivě reprodukovat problém, aby zjistili, co bylo příčinou. Ladění se tak mění ve hru náhody, místo systematického procesu.

Mimo ladění je reprodukovatelnost zásadní pro audit a verifikaci. Regulační orgány, compliance manažeři i bezpečnostní týmy potřebují pochopit, jak AI systémy rozhodují. Pokud jsou výstupy nedeterministické, je auditování noční můrou: není možné s jistotou vysledovat konkrétní výsledek zpět k jeho příčinám. To je zvlášť problém v regulovaných odvětvích, jako je zdravotnictví, finance či právo, kde je vysvětlitelnost a auditovatelnost zákonným požadavkem. Také benchmarkování je nespolehlivé, pokud jsou vstupy i výstupy nedeterministické. Při porovnávání dvou modelů nebo verzí stejného modelu potřebujete stabilní, reprodukovatelné výsledky, abyste mohli činit smysluplná srovnání. Nedeterminismus vnáší do benchmarků šum, takže je obtížné poznat, zda jsou rozdíly reálné, nebo jen náhodné.

Z pohledu důvěry uživatele je reprodukovatelnost stejně důležitá. Uživatelé chtějí vědět, že když AI systému položí otázku, dostanou konzistentní a spolehlivou odpověď. Pokud stejná otázka vede k naprosto různým odpovědím, důvěra v systém klesá. Platí to zvlášť pro aplikace, kde se uživatelé spoléhají na AI při rozhodování či vyhledávání informací. Navíc reprodukovatelnost umožňuje lepší návrh promptů a optimalizaci; pokud nemůžete zopakovat výsledky, nelze systematicky zlepšovat prompty ani zjistit, jaké úpravy fungují lépe.

Technické kořeny nedeterminismu: aritmetika s plovoucí čárkou a souběžné výpočty

Dosavadní hypotézy o příčinách nedeterministických výsledků LLM se soustředily na dva technické faktory: neasociativnost aritmetiky s plovoucí desetinnou čárkou a souběžné vykonávání na GPU. Pochopení těchto konceptů vyžaduje nahlédnout do matematických a výpočetních základů fungování neuronových sítí. Čísla s plovoucí čárkou jsou standardní způsob, jak počítače reprezentují desetinná čísla—hodnoty jako 5.23 nebo 3.14159. Počítače však nemohou uchovávat nekonečnou přesnost, takže musí čísla zaokrouhlit, aby se vešla do daného množství paměti. Tím vzniká malá chyba a při milionových či miliardových operacích se tyto chyby sčítají a násobí.

Neasociativnost je zde klíčová. V matematice platí (a + b) + c = a + (b + c), ale u aritmetiky s plovoucí čárkou to nemusí být pravda kvůli zaokrouhlovacím chybám. Na pořadí sčítání tedy záleží. Toto se může zdát zanedbatelné, ale v kontextu neuronových sítí s miliardami parametrů mohou i drobné rozdíly ovlivnit, který token model zvolí jako další.

Druhým faktorem je souběžné vykonávání na GPU. Grafické procesory jsou navrženy tak, aby prováděly mnoho výpočtů současně; výpočet je rozdělen mezi tisíce jader běžících paralelně. Problém je, že nelze přesně vědět, které jádro skončí dříve. Toto neurčité pořadí dokončení může ovlivnit konečný výsledek, zejména pokud na sobě operace závisí nebo se výsledky agregují. Některý specializovaný hardware (např. čipy Groq) tento problém řeší zcela symetrickou architekturou, kde je přesně známo, jak dlouho operace potrvá. Většina GPU však tuto vlastnost nemá.

Skutečný viník: variabilita velikosti batchů

Ačkoliv hypotézy o aritmetice s plovoucí čárkou a souběžném vykonávání mají něco do sebe, výzkum Thinking Machines ukazuje, že nejsou celým příběhem. Skutečným viníkem nedeterminismu v LLM je variabilita velikosti batchů. Pro lepší pochopení si představte systém spolujízdy. Když zadáte prompt do LLM, vaše žádost není zpracována osamoceně, ale je seskupena s ostatními do batchu—jako spolujízda dotazů. Když je systém zaneprázdněný, batch je velký, když je klid, je malý. Velikost batchu není fixní; dynamicky se mění podle zatížení systému.

Klíčový poznatek je, že velikost batchu ovlivňuje pořadí, ve kterém jsou prováděny drobné matematické operace uvnitř neuronové sítě. Různé batch size způsobí různý sled výpočtů. Ačkoliv operace samotné jsou identické, na pořadí záleží kvůli neasociativnosti aritmetiky s plovoucí čárkou. Mírně odlišné pořadí znamená mírně odlišné mezivýsledky, které se mohou v síti násobit a nakonec ovlivnit, jaký token model vybere jako další. Protože LLM generují výstup token po tokenu a každý další token závisí na předchozích, jediný rozdíl na začátku může vést ke zcela odlišným výstupům.

Toto je nenápadný, ale zásadní poznatek. Znamená, že nedeterminismus není inherentní architektuře modelu nebo samotné povaze neuronových sítí. Je to důsledek způsobu, jakým je implementováno batchování při inferenci. Batch size je proměnná, která se mění dle podmínek systému, a tato variabilita se přímo promítá do variability výstupů. Tento objev je důležitý, protože naznačuje, že problém lze vyřešit pečlivým inženýrstvím inferenčního řetězce.

Řešení: batch invariantní jádra a deterministické zpracování

Řešení Thinking Machines spočívá ve třech koordinovaných technických úpravách, souhrnně označovaných jako batch invariantní jádra. První úprava zajišťuje, že bez ohledu na velikost batchu jsou výpočetní operace váženy a normalizovány konzistentně. Přirovnání k restauraci: připravujete misky s jídlem a musíte zajistit, že každá bude zvážena stejně, ať je v kuchyni plno nebo prázdno. Znamená to implementovat výpočetní jádra, která udržují konzistentní normalizaci a vážení bez ohledu na počet požadavků v batchi. Nevýhodou může být lehký pokles rychlosti—systém může zpracovávat požadavky o něco pomaleji kvůli zachování konzistence. Získaná spolehlivost však daleko převyšuje drobnou ztrátu výkonu.

Druhým krokem je zachování identického mixovacího kroku napříč všemi velikostmi batchů. V neuronových sítích dochází k mixovacím operacím, kde se kombinují různé komponenty. Tyto operace musí být prováděny naprosto totožně bez ohledu na velikost batchu. Vyžaduje to pečlivou implementaci výpočetních jader, která zajistí neměnné pořadí i způsob mixování. I zde může dojít k mírnému navýšení výpočetní náročnosti, ale přínos deterministických výstupů to bohatě vyváží.

Třetí úprava se týká attention mechanismu, což je klíčová součást transformerových jazykových modelů. Attention mechanismus umožňuje modelu vracet se k předchozím částem textu a různě je vážit. Pokud je text zpracováván v různě velkých blocích, může se změnit pořadí operací v attention mechanismu. Řešení spočívá v použití stejné velikosti bloku při každém zpracování, což zajišťuje konzistentní pořadí. Tato konzistence v attention mechanismu je zásadní pro deterministické výstupy.

Ověření a výsledky: důkaz konceptu

Skutečným testem každého vědeckého tvrzení je empirické ověření. Thinking Machines otestovali své řešení na modelu Qwen 2.5B a provedli důkladný experiment. Vygenerovali 1 000 dokončení při teplotě nula (nejnižší možná náhodnost) se stejným promptem: “Tell me about Richard Feynman.” Každé dokončení mělo 1 000 tokenů. Před implementací batch invariantních jader byly výsledky znepokojivé, ale výmluvné: ze 1 000 dokončení vzniklo 80 unikátních odpovědí, přičemž nejčastější se objevila pouze 78krát. Tento výchozí stav ukazoval závažnost problému nedeterminismu—i při teplotě nula model generoval 80 různých výstupů.

Po aktivaci batch invariantních jader však byly výsledky dramatické: všech 1 000 dokončení bylo identických. Bylo dosaženo dokonalé deterministické konzistence. Nešlo o dílčí zlepšení nebo částečné řešení, ale o kompletní eliminaci nedeterminismu. Každý běh produkoval naprosto stejný výstup. Toto ověření je klíčové, protože dokazuje, že problém je skutečně řešitelný a že navržené řešení funguje. Experiment byl proveden na reálném, produkčně škálovatelném jazykovém modelu, nikoli na zjednodušené verzi, což dává výsledkům ještě větší váhu.

Dopady na důvěru, ladění a audit AI

Dosažení deterministických výstupů LLM má dalekosáhlé dopady na to, jak stavíme, nasazujeme a důvěřujeme AI systémům. V první řadě determinismus umožňuje spolehlivé ladění. Když model vygeneruje nesprávný nebo neočekávaný výstup, mohou inženýři problém opakovaně a spolehlivě reprodukovat. Ladění se tak mění ze hry náhody v systematický proces. Inženýři mohou vysledovat přesnou výpočetní cestu vedoucí k problematickému výstupu, identifikovat chybu a s jistotou ji opravit.

Za druhé determinismus dramaticky zlepšuje auditovatelnost. Regulační orgány, compliance specialisté i bezpečnostní týmy mohou AI systémy auditovat s mnohem větší jistotou. Pokud lze výstupy konzistentně reprodukovat, lze přesně vysledovat všechny faktory, které ovlivnily rozhodnutí modelu. To je zásadní v regulovaných odvětvích, kde je vysvětlitelnost zákonným požadavkem. Auditoři mohou ověřit, že model se chová dle očekávání a že náhodnost nevede ke škodlivým či zaujatým výstupům.

Za třetí benchmarkování je mnohem spolehlivější. Při porovnávání dvou modelů nebo verzí lze mít jistotu, že rozdíly ve výkonu jsou skutečné, nikoliv dílem náhody. To umožňuje přísnější vědecké hodnocení AI systémů a informovanější rozhodování o jejich nasazení. Determinismus navíc umožňuje systematické testování a optimalizaci promptů; výzkumníci mohou měřit jejich efekt s jistotou, že výsledky jsou reprodukovatelné.

FlowHunt v praxi: automatizace spolehlivých AI workflow

Pro organizace, které používají FlowHunt k automatizaci AI workflow, jsou přínosy deterministických LLM zásadní. FlowHunt umožňuje vytvářet komplexní, vícekrokové AI workflow propojující jazykové modely s dalšími nástroji a procesy. Pokud jsou LLM nedeterministické, tyto workflow jsou nespolehlivé—stejný vstup může dát různé výstupy, což vede k nekonzistentním výsledkům v navazujících krocích. S deterministickými LLM mohou uživatelé FlowHunt stavět workflow s mnohem větší důvěrou ve spolehlivost a konzistenci.

Automatizační možnosti FlowHunt obzvlášť vynikají v kombinaci s deterministickými LLM. Uživatelé mohou vytvářet workflow závislé na konkrétních výstupech LLM s jistotou, že tyto výstupy budou vždy konzistentní a reprodukovatelné. To umožňuje sofistikovanější automatizaci, lepší zpracování chyb a spolehlivější integraci s ostatními systémy. Například workflow, který extrahuje informace z dokumentů pomocí LLM, se nyní může spolehnout, že stejný dokument vždy vyprodukuje stejné extrahované informace. Tato konzistence je zásadní pro budování důvěryhodné, produkčně nasaditelné AI automatizace.

Pokročilé úvahy: kdy není determinismus žádoucí

Ačkoli jsou deterministické výstupy obecně žádoucí, existují důležité případy, kdy je naopak variabilita prospěšná. Nejzřejmějším příkladem je kreativní psaní. Pokud používáte LLM pro generování kreativního obsahu—příběhů, poezie, marketingových textů—pravděpodobně chcete variabilitu. Chcete, aby model při každém spuštění generoval jiné kreativní výstupy, ne stále ten stejný. V takových případech je vhodné deterministický režim vypnout a umožnit modelu variabilitu.

Podobně v aplikacích typu brainstorming nebo generování nápadů je variabilita žádoucí. Pokud využíváte LLM pro generování více nápadů či pohledů na téma, chcete různé výstupy, ne opakování téhož. Řešením je udělat determinismus volitelný—zapnout jej, když je potřeba reprodukovatelnost, a vypnout, když je žádoucí variabilita. Tato flexibilita je důležitá, aby deterministické LLM zbytečně neomezovaly případy, kde je variabilita přínosná.

Širší dopad na vývoj a nasazení AI

Práce Thinking Machines na porážce nedeterminismu představuje významný krok vpřed v oblasti spolehlivosti, důvěryhodnosti a připravenosti AI systémů k nasazení. Tento výzkum řeší zásadní problém, který trápí AI průmysl od nástupu velkých jazykových modelů. Jeho řešení umožňuje novou generaci AI aplikací, které lze s větší důvěrou nasazovat v regulovaných i kritických oblastech.

Dopady přesahují jen LLM. Techniky vyvinuté pro dosažení deterministické inference v LLM lze potenciálně aplikovat i na jiné typy neuronových sítí a AI systémů. Principy batch invariantních jader a konzistentního pořadí výpočtů jsou obecné a mohou zlepšit spolehlivost AI napříč oborem. S rostoucí integrací AI do klíčové infrastruktury i rozhodovacích procesů bude význam reprodukovatelnosti a determinismu dále narůstat.

Tato práce navíc ukazuje, jak důležitý je základní výzkum v AI. Zatímco mnoho firem se soustředí na zvětšování modelů a přidávání funkcí, výzkum tohoto typu řeší fundamentální otázky, které umožňují lepší nasazení a důvěru v AI. Fakt, že bývalá CTO OpenAI věnuje své úsilí právě tomuto problému, podtrhuje jeho význam a naznačuje, že AI průmysl začíná chápat, že spolehlivost a reprodukovatelnost jsou stejně důležité jako samotné schopnosti modelů.

Závěr

Laboratoř Thinking Machines pod vedením Miry Murati identifikovala a vyřešila zásadní problém inference velkých jazykových modelů: nedeterminismus. Tím, že rozpoznali variabilitu velikosti batchů jako hlavní příčinu nedeterministických výstupů (spíše než pouze aritmetiku s plovoucí čárkou či souběžnost GPU) a vyvinuli batch invariantní jádra pro její eliminaci, ukázali, že deterministická inference LLM je dosažitelná. Jejich experimentální ověření na Qwen 2.5B dokazuje, že je možná dokonalá determinističnost—všech 1 000 testovacích dokončení bylo po implementaci řešení identických. Tento průlom má zásadní dopady na důvěru v AI, ladění, auditování i nasazení AI systémů v regulovaných odvětvích. S rostoucí závislostí organizací na LLM pro kritické aplikace se schopnost produkovat reprodukovatelné, deterministické výstupy stane základním požadavkem pro produkčně nasaditelné AI systémy.