Pokonanie niedeterminizmu w LLM: Rozwiązanie kryzysu replikowalności AI

Wprowadzenie

Kryzys replikowalności w sztucznej inteligencji od dawna spędza sen z powiek badaczom, inżynierom oraz firmom polegającym na dużych modelach językowych. Gdy pytasz ChatGPT o to samo dwa razy, rzadko otrzymujesz identyczne odpowiedzi — zjawisko to podważa rygor naukowy i praktyczną niezawodność. Niedawno Mira Murati, była CTO OpenAI, założyła Thinking Machines Lab z odważną misją: rozwiązać jeden z najbardziej fundamentalnych problemów AI — niedeterminizm w inferencji LLM. Na swoim blogu naukowym Connectionism opublikowali przełomowe badania dotyczące pokonywania niedeterminizmu, ujawniając nie tylko główne przyczyny tej niespójności, ale także praktyczne rozwiązania, które mogą odmienić sposób budowania i zaufania do systemów AI. Ten artykuł omawia ich ustalenia, wyjaśnia techniczne mechanizmy stojące za zmiennością LLM i przedstawia konsekwencje dla przyszłości niezawodności AI.

Zrozumienie niedeterminizmu: rdzeń problemu

Niedeterminizm w dużych modelach językowych to pozornie proste pojęcie o daleko idących konsekwencjach. Gdy podajesz ten sam prompt LLM kilka razy, otrzymujesz różne odpowiedzi — czasem subtelnie inne, czasem zupełnie odmienne. Ta niespójność narusza jedną z fundamentalnych zasad metody naukowej: replikowalność. Replikowalność uznawana jest za fundament postępu naukowego, a jednak pozostaje zaskakująco trudna do osiągnięcia przy współczesnych dużych modelach językowych. Problem ten to nie tylko niedogodność; stanowi on poważną słabość przy wdrażaniu systemów AI w branżach, gdzie spójność i niezawodność są kluczowe. Niezależnie od tego, czy używasz LLM do wspomagania diagnozy medycznej, analizy dokumentów prawnych, prognoz finansowych czy badań naukowych, brak możliwości powtórzenia wyniku powoduje kaskadę dalszych problemów wpływających na zaufanie, weryfikację i zgodność z regulacjami.

Manifestacja niedeterminizmu jest widoczna i frustrująca. Przepuść ten sam prompt przez LLM dziesięć razy — możesz otrzymać dziesięć różnych odpowiedzi. Nawet jeśli próbujesz wyeliminować losowość, ustawiając parametr temperature na zero — co teoretycznie powinno dawać deterministyczne wyniki — model potrafi nadal generować różne rezultaty. Ta uporczywość zmienności, nawet przy pozornie deterministycznych warunkach, przez lata była zagadką dla badaczy. Powszechna była opinia, że tak po prostu działają modele językowe — to cecha wrodzona tej technologii. Jednak badania Thinking Machines pokazują, że to założenie było niepełne. Prawdziwe przyczyny niedeterminizmu są dużo bardziej konkretne i — co ważniejsze — możliwe do wyeliminowania poprzez ukierunkowane działania techniczne.

Dlaczego replikowalność jest ważna: argument biznesowy i naukowy

Znaczenie pokonania niedeterminizmu wykracza daleko poza naukową ciekawość. W praktyce replikowalność jest niezbędna do budowy godnych zaufania systemów AI, które organizacje mogą bezpiecznie wdrażać w środowiskach produkcyjnych. Gdy LLM generuje niespójne wyniki, efektywne debugowanie staje się niemal niemożliwe. Jeśli model wygeneruje błędną lub szkodliwą odpowiedź, inżynierowie nie mogą niezawodnie odtworzyć problemu i ustalić, co poszło nie tak. Utrudnia to zidentyfikowanie, czy problem wynika z samego modelu, prompt engineeringu, danych czy innych czynników. Debugowanie staje się grą losową, a nie systematycznym procesem eliminacji.

Poza debugowaniem, replikowalność jest kluczowa dla audytu i weryfikacji. Organy regulacyjne, osoby odpowiedzialne za zgodność oraz zespoły ds. bezpieczeństwa muszą rozumieć, jak systemy AI podejmują decyzje. Gdy wyniki są niedeterministyczne, audyt staje się koszmarem. Nie możesz z całą pewnością prześledzić konkretnego wyniku do jego przyczyn. Jest to szczególnie problematyczne w branżach regulowanych, takich jak ochrona zdrowia, finanse czy prawo, gdzie wytłumaczalność i audytowalność są wymaganiami prawnymi. Dodatkowo, benchmarki stają się niewiarygodne, jeśli wejścia i wyjścia są niedeterministyczne. Porównując dwa modele lub dwie wersje tego samego modelu, potrzebujesz stabilnych, replikowalnych wyników, by porównania miały sens. Niedeterminizm wprowadza szum do benchmarków, utrudniając ustalenie, czy różnice w wydajności są realne, czy wynikają z losowości.

Z perspektywy zaufania użytkownika replikowalność jest równie istotna. Użytkownicy chcą mieć pewność, że gdy zadają pytanie systemowi AI, otrzymają spójną, wiarygodną odpowiedź. Jeśli to samo pytanie przynosi skrajnie różne wyniki, zaufanie do systemu spada. Jest to szczególnie ważne w zastosowaniach, gdzie AI wspiera decyzje lub wyszukuje informacje. Ponadto replikowalność umożliwia lepszy prompt engineering i optymalizację. Jeśli nie możesz powtórzyć wyników, nie możesz systematycznie poprawiać promptów ani sprawdzić, które warianty rzeczywiście działają lepiej.

Techniczne źródła niedeterminizmu: arytmetyka zmiennoprzecinkowa i współbieżność na GPU

Tradycyjnie niedeterminizm LLM tłumaczono dwoma czynnikami technicznymi: nieprzemiennością arytmetyki zmiennoprzecinkowej oraz równoczesnym wykonywaniem obliczeń na GPU. Aby zrozumieć te pojęcia, należy zagłębić się w matematyczne i obliczeniowe podstawy działania sieci neuronowych. Liczby zmiennoprzecinkowe to standardowy sposób reprezentowania liczb dziesiętnych przez komputery — wartości takie jak 5,23 czy 3,14159. Jednak komputery nie przechowują nieskończonej precyzji. W pewnym momencie trzeba zaokrąglić liczbę, by zmieściła się w określonej ilości pamięci. To zaokrąglenie wprowadza minimalny błąd, a przy milionach lub miliardach operacji matematycznych te drobne błędy się kumulują.

Nieprzemienność jest szczególnie istotna. W czystej matematyce dodawanie jest przemienne: (a + b) + c = a + (b + c). W arytmetyce zmiennoprzecinkowej nie zawsze tak jest z powodu błędów zaokrągleń. W zależności od kolejności dodawania możesz otrzymać nieco inny wynik. Może się to wydawać trywialne, ale w kontekście obliczeń sieci neuronowych z miliardami parametrów i operacji te drobne różnice mogą się propagować przez sieć i na końcu wpłynąć na wybór kolejnego tokena przez model.

Drugim czynnikiem jest współbieżność na GPU. Procesory graficzne są zaprojektowane do wykonywania wielu obliczeń równocześnie. Gdy dajesz GPU operację matematyczną, nie wykonuje jej sekwencyjnie — rozdziela pracę na tysiące rdzeni działających równolegle. Problem polega na tym, że zazwyczaj nie wiadomo, który rdzeń skończy pierwszy. Ta nieokreślona kolejność ukończenia może wpłynąć na końcowy wynik, zwłaszcza gdy operacje są od siebie zależne lub wyniki są agregowane. Niektóre specjalistyczne układy, np. od firmy Groq, rozwiązują to, stosując zupełnie symetryczne architektury, w których dokładnie wiadomo, ile potrwa każda operacja. Większość GPU jednak takiej gwarancji nie daje.

Prawdziwy winowajca: zmienność rozmiaru batcha

Mimo że hipotezy dotyczące arytmetyki zmiennoprzecinkowej i współbieżności na GPU zawierają ziarno prawdy, badania Thinking Machines pokazują, że nie wyczerpują one tematu. Prawdziwym winowajcą niedeterminizmu w LLM jest zmienność rozmiaru batcha. Aby to zrozumieć, wyobraź sobie system carpoolingu. Gdy wysyłasz prompt do LLM, nie jest on przetwarzany w izolacji. Twoje żądanie trafia do batcha — carpoolu zapytań. Gdy system jest obciążony, batch jest duży, zawiera wiele zapytań. Gdy jest spokojnie — batch jest mały. Rozmiar batcha nie jest stały; zmienia się dynamicznie w zależności od obciążenia systemu.

Kluczowe odkrycie polega na tym, że rozmiar batcha wpływa na kolejność wykonywania drobnych operacji matematycznych wewnątrz sieci neuronowej. Różne rozmiary batcha mogą powodować, że te same operacje zostaną wykonane w innej kolejności. Chociaż same operacje mogą być identyczne, kolejność ma znaczenie z powodu nieprzemienności arytmetyki zmiennoprzecinkowej. Nieco inna kolejność operacji prowadzi do nieco innych wyników pośrednich, co może propagować się przez sieć i w konsekwencji zmienić wybór tokena przez model. Ponieważ LLM generuje tekst token po tokenie, a każda predykcja zależy od poprzednich, pojedyncza różnica na wczesnym etapie może skutkować zupełnie innym wynikiem końcowym.

To subtelne, lecz fundamentalne spostrzeżenie. Oznacza, że niedeterminizm nie jest nieodłączną cechą architektury modelu czy samej natury sieci neuronowych. To konsekwencja sposobu implementacji batchowania podczas inferencji. Rozmiar batcha to zmienna zależna od warunków systemowych i ta zmienność bezpośrednio przekłada się na zmienność wyników. To odkrycie jest istotne, ponieważ sugeruje, że problem można rozwiązać poprzez odpowiednią inżynierię pipeline’u inferencyjnego.

Rozwiązanie: jądra niezmienne względem batcha i deterministyczne przetwarzanie

Rozwiązanie Thinking Machines polega na trzech skoordynowanych usprawnieniach technicznych, określanych zbiorczo jako jądra niezmienne względem batcha. Pierwsze usprawnienie zapewnia, że niezależnie od rozmiaru batcha, operacje obliczeniowe są ważone i normalizowane w ten sam sposób. Posługując się analogią restauracyjną: wyobraź sobie, że przygotowujesz miski z jedzeniem. Musisz upewnić się, że każda miska jest ważona tak samo, bez względu na to, czy kuchnia jest zatłoczona, czy pusta. Oznacza to wdrożenie jąder obliczeniowych, które utrzymują spójną normalizację i ważenie niezależnie od liczby zapytań w batchu. W zamian można nieco stracić na szybkości — system może przetwarzać zapytania trochę wolniej, by zachować spójność. Jednak zyskana deterministyczność jest znacznie cenniejsza niż marginalna utrata wydajności.

Drugie usprawnienie polega na zachowaniu identycznego kroku mieszania dla wszystkich rozmiarów batcha. W obliczeniach sieci neuronowych występują operacje mieszania, w których łączone są różne komponenty. Operacje te muszą być wykonywane dokładnie w ten sam sposób, niezależnie od rozmiaru batcha. Wymaga to starannej implementacji jąder obliczeniowych, by kolejność i sposób mieszania zawsze były takie same. Może to wiązać się z pewnym narzutem obliczeniowym, ale korzyść w postaci deterministycznych wyników jest tego warta.

Trzecie usprawnienie dotyczy mechanizmu uwagi (attention), kluczowego dla modeli językowych typu transformer. Mechanizm uwagi pozwala modelowi odwoływać się do wcześniej wygenerowanego tekstu i różnie ważyć jego fragmenty. Gdy tekst jest przetwarzany w kawałkach o różnej wielkości, kolejność operacji w mechanizmie uwagi może się zmieniać. Rozwiązaniem jest użycie zawsze tego samego rozmiaru chunku, tak aby mechanizm uwagi zawsze przetwarzał informacje w tej samej kolejności. Ta spójność przetwarzania uwagi jest kluczowa dla deterministycznych wyników.

Walidacja i wyniki: dowód koncepcji

Prawdziwym sprawdzianem każdego odkrycia naukowego jest weryfikacja empiryczna. Thinking Machines przetestowali swoje rozwiązanie na modelu Qwen 2.5B i przeprowadzili rygorystyczny eksperyment. Wygenerowali 1000 kompletacji przy temperaturze zero (czyli z minimalną losowością), używając tego samego promptu: „Opowiedz mi o Richardzie Feynmanie.” Każda kompletacja liczyła 1000 tokenów. Przed wdrożeniem jąder niezmiennych względem batcha wyniki były rozczarowujące, ale pouczające. Spośród 1000 wygenerowanych odpowiedzi uzyskano aż 80 unikalnych — najczęstsza odpowiedź pojawiła się tylko 78 razy. Pokazuje to skalę problemu — nawet przy temperaturze zero model wygenerował 80 różnych wyników.

Po zastosowaniu jąder niezmiennych względem batcha wyniki były spektakularne: wszystkie 1000 wygenerowanych odpowiedzi były identyczne. Osiągnięto pełną deterministyczność. To nie była marginalna poprawa czy częściowe rozwiązanie — to całkowite wyeliminowanie niedeterminizmu. Każda próba generowała dokładnie ten sam wynik. Ta walidacja jest kluczowa, ponieważ dowodzi, że problem jest rzeczywiście rozwiązywalny i że zaproponowane rozwiązanie działa. Eksperyment przeprowadzono na prawdziwym, produkcyjnym modelu językowym, a nie na uproszczonym prototypie, co czyni wyniki jeszcze bardziej znaczącymi.

Konsekwencje dla zaufania, debugowania i audytu AI

Osiągnięcie deterministycznych wyników LLM ma dalekosiężne skutki dla sposobu budowania, wdrażania i zaufania do systemów AI. Przede wszystkim deterministyczność umożliwia niezawodne debugowanie. Gdy model wygeneruje błędny lub niespodziewany wynik, inżynierowie mogą teraz konsekwentnie odtwarzać problem. To zmienia debugowanie z frustrującej gry losowej w systematyczny proces. Inżynierowie mogą prześledzić dokładny przebieg obliczeń prowadzący do problematycznego wyniku, zidentyfikować miejsce błędu i wdrożyć poprawki z pewnością, że problem został faktycznie rozwiązany.

Po drugie, deterministyczność znacząco poprawia audytowalność. Organy regulacyjne, osoby odpowiedzialne za zgodność i zespoły ds. bezpieczeństwa mogą teraz z dużo większą pewnością audytować systemy AI. Jeśli można konsekwentnie odtwarzać wyniki, można prześledzić dokładne czynniki wpływające na decyzję. Jest to szczególnie istotne w branżach regulowanych, takich jak zdrowie, finanse i prawo, gdzie wytłumaczalność jest wymogiem prawnym. Audytorzy mogą zweryfikować, że model działa zgodnie z oczekiwaniami i nie generuje stronniczych lub szkodliwych wyników z powodu losowości.

Po trzecie, benchmarki stają się znacznie bardziej wiarygodne. Porównując dwa modele lub dwie wersje tego samego modelu, badacze mogą być pewni, że różnice w wydajności są rzeczywiste, a nie artefaktem losowości. Umożliwia to bardziej rygorystyczną naukową ocenę systemów AI i świadome decyzje dotyczące wdrożeń. Ponadto deterministyczność umożliwia lepszy prompt engineering i optymalizację — badacze mogą systematycznie testować różne prompty i mierzyć ich efekty ze świadomością, że wyniki są replikowalne.

Zastosowanie FlowHunt: automatyzacja niezawodnych workflowów AI

Dla organizacji korzystających z FlowHunt do automatyzacji workflowów AI konsekwencje deterministycznych LLM są istotne. FlowHunt pozwala budować złożone, wieloetapowe workflowy AI integrujące modele językowe z innymi narzędziami i procesami. Gdy LLM są niedeterministyczne, workflowy te stają się zawodne — to samo wejście może przynieść różne wyniki, prowadząc do niespójności w kolejnych etapach. Dzięki deterministycznym LLM użytkownicy FlowHunt mogą tworzyć workflowy z dużo większą pewnością ich niezawodności i spójności.

Możliwości automatyzacji FlowHunt zyskują szczególną wartość w połączeniu z deterministycznymi LLM. Użytkownicy mogą tworzyć workflowy zależne od konkretnych wyników LLM, wiedząc, że będą one spójne i powtarzalne. Umożliwia to bardziej zaawansowaną automatyzację, lepsze obsługiwanie błędów i niezawodną integrację z innymi systemami. Przykładowo workflow wyciągający informacje z dokumentów przy użyciu LLM może mieć pewność, że ten sam dokument zawsze wygeneruje te same dane wyjściowe. Ta spójność jest kluczowa dla budowy godnej zaufania, produkcyjnej automatyzacji AI.

Złożone przypadki: kiedy niedeterminizm jest pożądany

Choć deterministyczność jest na ogół pożądana, istnieją istotne przypadki, gdy niedeterminizm jest wręcz korzystny. Najlepszym przykładem jest twórczość kreatywna. Jeśli używasz LLM do generowania treści kreatywnych — opowiadań, poezji, tekstów marketingowych — prawdopodobnie zależy Ci na zmienności. Chcesz, by model generował różne, oryginalne teksty przy każdym uruchomieniu, a nie powtarzał ten sam utwór. W takich przypadkach użytkownicy będą chcieli wyłączyć tryb deterministyczny i pozwolić na generowanie zróżnicowanych wyników.

Podobnie jest przy burzy mózgów czy generowaniu pomysłów — zmienność bywa cenną cechą. Jeśli LLM ma generować wiele koncepcji lub perspektyw, oczekujesz różnych rezultatów, a nie powtarzania tego samego. Rozwiązaniem jest uczynienie deterministyczności opcjonalną — użytkownik może ją włączyć, gdy potrzebuje replikowalności, lub wyłączyć, gdy chce zmienności. Ta elastyczność jest ważna, by deterministyczne LLM nie ograniczały niepotrzebnie zastosowań, w których zmienność jest pożądana.

Szerszy wpływ na rozwój i wdrażanie AI

Praca Thinking Machines nad pokonywaniem niedeterminizmu stanowi istotny krok naprzód w kierunku bardziej niezawodnych, godnych zaufania i gotowych na produkcję systemów AI. Badania te rozwiązują fundamentalny problem, który od początku rozwoju dużych modeli językowych utrudniał branży AI wdrożenia na dużą skalę. Pokonując ten problem, Thinking Machines umożliwia nową generację aplikacji AI, które mogą być wdrażane z większą pewnością w branżach regulowanych i zastosowaniach krytycznych.

Konsekwencje wykraczają poza same LLM. Techniki opracowane na rzecz deterministycznego wnioskowania LLM można potencjalnie zastosować do innych typów sieci neuronowych i systemów AI. Zasady jąder niezmiennych względem batcha i spójnej kolejności obliczeń są uniwersalne i mogą poprawić niezawodność rozmaitych systemów AI. W miarę jak AI jest coraz bardziej zintegrowane z kluczową infrastrukturą i procesami decyzyjnymi, znaczenie replikowalności i deterministyczności będzie tylko rosło.

Ponadto ta praca podkreśla wagę badań podstawowych w AI. Choć większość branży skupia się na skalowaniu modeli i dodawaniu nowych funkcji, takie badania rozwiązują kwestie fundamentalne, umożliwiając lepsze wdrożenia i zaufanie do systemów AI. Fakt, że była CTO OpenAI poświęca się temu problemowi, podkreśla jego istotność i sugeruje, że branża AI zaczyna dostrzegać, iż niezawodność i replikowalność są równie ważne, co czysta moc obliczeniowa.

Podsumowanie

Laboratorium Thinking Machines Miry Murati zidentyfikowało i rozwiązało kluczowy problem wnioskowania w dużych modelach językowych: niedeterminizm. Rozpoznając, że główną przyczyną niedeterministycznych wyników jest zmienność rozmiaru batcha — a nie tylko arytmetyka zmiennoprzecinkowa czy współbieżność GPU — oraz opracowując jądra niezmienne względem batcha, udowodnili, że deterministyczne wnioskowanie LLM jest osiągalne. Ich eksperymenty z Qwen 2.5B wykazały, że możliwa jest pełna deterministyczność — wszystkie 1000 prób generowało identyczne wyniki po wdrożeniu ich rozwiązania. To przełomowe osiągnięcie ma ogromne znaczenie dla zaufania do AI, debugowania, audytu i wdrożeń systemów AI w branżach regulowanych. W miarę jak organizacje coraz chętniej polegają na LLM w zastosowaniach krytycznych, możliwość uzyskania powtarzalnych, deterministycznych wyników stanie się podstawowym wymogiem dla produkcyjnych systemów AI.