Zistite, ako Thinking Machines Lab pod vedením Miry Murati rieši problém nedeterministickosti vo veľkých jazykových modeloch a umožňuje reprodukovateľné výstupy AI, čím mení spôsob, akým dôverujeme a auditujeme AI systémy.
Kríza reprodukovateľnosti v umelej inteligencii je už dlho tŕňom v oku výskumníkov, inžinierov a firiem spoliehajúcich sa na veľké jazykové modely. Keď sa spýtate ChatGPT tú istú otázku dvakrát, zriedka dostanete identickú odpoveď – jav, ktorý podkopáva vedeckú prísnosť aj praktickú spoľahlivosť. Nedávno Mira Murati, bývalá CTO OpenAI, založila Thinking Machines Lab s odvážnou misiou: vyriešiť jeden zo základných problémov AI – nedeterministickosť inferencie LLM. Prostredníctvom svojho výskumného blogu Connectionism publikovali prelomovú prácu o porazení nedeterministickosti, odhaľujúc nielen príčiny tejto nekonzistentnosti, ale aj praktické riešenia, ktoré môžu zmeniť spôsob, akým budujeme a dôverujeme AI systémom. Tento článok rozoberá ich zistenia, vysvetľuje technické mechanizmy variability LLM a skúma dôsledky pre budúcnosť spoľahlivosti AI.
Nedeterministickosť vo veľkých jazykových modeloch je zdanlivo jednoduchý pojem s hlbokými dôsledkami. Ak zadáte LLM presne rovnaký prompt viackrát, dostanete rôzne odpovede – niekedy nenápadne odlišné, niekedy dramaticky iné. Táto nekonzistentnosť porušuje jeden zo základných princípov vedeckej metodológie: reprodukovateľnosť. Reprodukovateľnosť je považovaná za základ vedeckého pokroku, no s modernými veľkými jazykovými modelmi je dosiahnutie tejto vlastnosti prekvapivo náročné. Problém nie je len nepríjemnosťou; predstavuje zásadné riziko pri nasadení AI systémov v odvetviach, kde je konzistentnosť a spoľahlivosť na prvom mieste. Či už používate LLM na podporu lekárskej diagnostiky, analýzu právnych dokumentov, finančné predpovede alebo vedecký výskum, neschopnosť reprodukovať výsledky spôsobuje reťazec problémov, ktoré ovplyvňujú dôveru, validáciu aj regulatornú zhodu.
Prejavy nedeterministickosti sú viditeľné a frustrujúce. Spustite rovnaký prompt cez LLM desaťkrát a možno dostanete desať rozličných odpovedí. Dokonca aj keď sa pokúsite odstrániť náhodnosť nastavením parametra “teplota” na nulu – čo by teoreticky malo zabezpečiť deterministické výstupy – model stále generuje odlišné výsledky. Táto pretrvávajúca variabilita aj pri zdanlivo deterministických podmienkach roky mätie výskumníkov. Konvenčná múdrosť tvrdila, že takto jednoducho jazykové modely fungujú, že je to vlastnosť technológie. Výskum Thinking Machines však ukazuje, že toto vysvetlenie je neúplné. Skutočné príčiny nedeterministickosti sú oveľa konkrétnejšie a, čo je dôležité, adresovateľné cielenými technickými zásahmi.
Význam porazenia nedeterministickosti siaha ďaleko za hranice akademickej zvedavosti. V praxi je reprodukovateľnosť nevyhnutná na budovanie dôveryhodných AI systémov, ktoré môžu organizácie s istotou nasadzovať do produkcie. Keď LLM produkuje nekonzistentné výstupy, je takmer nemožné efektívne ladiť problémy. Ak model vygeneruje nesprávnu alebo škodlivú odpoveď, inžinieri nedokážu spoľahlivo problém reprodukovať a pochopiť, čo sa pokazilo. Takto sa ladenie mení na hru náhody namiesto systematického procesu eliminácie.
Okrem ladenia je reprodukovateľnosť kľúčová pre audit a overovanie. Regulačné orgány, compliance tímy a bezpečnostní analytici potrebujú pochopiť, ako AI systémy prijímajú rozhodnutia. Ak sú výstupy nedeterministické, auditovanie sa stáva nočnou morou. Nemožno s istotou vysledovať konkrétny výstup späť k jeho príčinám. To je obzvlášť problematické v regulovaných sektoroch ako zdravotníctvo, financie či právo, kde je vysvetliteľnosť a auditovateľnosť zákonnou požiadavkou. Navyše, benchmarking sa stáva nespoľahlivým, ak sú vstupy a výstupy nedeterministické. Ak porovnávate dva modely alebo dve verzie toho istého modelu, potrebujete stabilné, reprodukovateľné výsledky na zmysluplné porovnania. Nedeterministickosť vnáša do benchmarkingu šum, čo sťažuje určiť, či sú rozdiely v výkonoch skutočné alebo len dôsledkom náhody.
Z pohľadu dôvery používateľov je reprodukovateľnosť rovnako podstatná. Používatelia očakávajú, že keď sa AI systému opýtajú na niečo, dostanú konzistentnú, spoľahlivú odpoveď. Ak tá istá otázka prinesie divoko odlišné reakcie, dôvera v systém klesá. Platí to najmä v aplikáciách, kde sa na AI spoliehame pri rozhodovaní či získavaní informácií. Navyše, reprodukovateľnosť umožňuje lepšie prompt engineering a optimalizáciu. Ak neviete reprodukovať výsledky, nemôžete systematicky zlepšovať prompty ani pochopiť, ktoré varianty skutočne fungujú lepšie.
Tradičné vysvetlenie, prečo LLM produkujú nedeterministické výsledky, spočívalo v dvoch technických faktoroch: neasociativita výpočtov s pohyblivou rádovou čiarkou a súbežné spracovanie na GPU. Pochopenie týchto javov si vyžaduje ponor do matematických a výpočtových základov neurónových sietí. Čísla s pohyblivou rádovou čiarkou sú štandardným spôsobom, ako počítače reprezentujú desatinné čísla – hodnoty ako 5,23 alebo 3,14159. Počítače však nemôžu ukladať nekonečnú presnosť. Musíme zaokrúhľovať, aby sa číslo zmestilo do pamäte. Toto zaokrúhlenie vnáša malú chybu, ktorá sa pri miliónoch či miliardách operácií môže nahromadiť.
Neasociativita je obzvlášť dôležitá. V matematike je sčítanie asociatívne: (a + b) + c = a + (b + c). Pri výpočtoch s pohyblivou rádovou čiarkou to však neplatí vždy kvôli zaokrúhľovacím chybám. V závislosti od poradia sčítania môžete dostať mierne odlišné výsledky. Zdá sa to zanedbateľné, ale v kontexte neurónových sietí s miliardami parametrov tieto malé rozdiely môžu ovplyvniť, aký token model zvolí ako ďalší výstup.
Druhým faktorom je paralelné vykonávanie na GPU. Grafické procesory sú navrhnuté na súbežné výpočty. Keď GPU zadáte úlohu, nespracováva ju sekvenčne, ale rozdelí ju medzi tisíce jadier bežiacich paralelne. Problém je, že často neviete, ktoré jadro skončí skôr. Toto nedeterministické poradie môže ovplyvniť výsledok najmä v prípadoch, keď na sebe operácie závisia alebo keď sa výsledky agregujú. Niektorý špecializovaný hardvér, napríklad čipy od Groq, to rieši symetrickou architektúrou, kde presne viete, ako dlho každá operácia trvá. Väčšina GPU však túto vlastnosť nemá.
Hoci hypotézy o výpočtoch s pohyblivou rádovou čiarkou a paralelizme obsahujú zrnko pravdy, výskum Thinking Machines ukazuje, že nie sú kompletným vysvetlením. Skutočným vinníkom za nedeterministickosť v LLM je variabilita veľkosti batch-u. Predstavte si carpool systém. Keď zadáte prompt do LLM, nespracuje sa samostatne. Namiesto toho sa vaša požiadavka zoskupí s ďalšími do dávky (batch-u) – je to ako spolujazda viacerých dopytov. Keď je systém zaneprázdnený, batch je veľký, keď je ticho, je malý. Veľkosť batch-u nie je pevná; dynamicky sa mení podľa vyťaženia systému.
Kľúčové zistenie je, že veľkosť batch-u ovplyvňuje poradie, v akom sú vo vnútri neurónovej siete vykonávané drobné výpočty. Rôzne veľkosti batch-u spôsobia, že inak identické výpočty prebehnú v odlišnom poradí. Hoci samotné výpočty sú rovnaké, na poradí záleží kvôli neasociativite výpočtov s pohyblivou rádovou čiarkou. Mierne odlišné poradie generuje mierne odlišné medzivýsledky, ktoré sa môžu v sieti šíriť a nakoniec ovplyvniť, ktorý token model vygeneruje. LLM pracujú po jednom tokene a každý ďalší token závisí od predchádzajúcich, takže jediný rozdiel na začiatku môže viesť k úplne inému výsledku na konci.
Je to nenápadný, no zásadný poznatok. Nedeterministickosť teda nie je vlastnosťou architektúry modelu alebo nevyhnutnosťou neurónových sietí. Je dôsledkom spôsobu implementácie batch-u počas inferencie. Veľkosť batch-u je premenná podľa podmienok systému a táto variabilita priamo spôsobuje variabilitu výstupov. Tento objav je dôležitý, pretože naznačuje, že problém je riešiteľný dôkladným inžinierstvom inferenčného procesu.
Riešenie Thinking Machines pre nedeterministickosť spočíva v troch koordinovaných technických úpravách, nazývaných spoločne batch invariant kernels. Prvá úprava zaisťuje, že bez ohľadu na veľkosť batch-u sú výpočtové operácie vážené a normalizované konzistentne. Ak by ste to prirovnali k reštaurácii, musíte zabezpečiť, že každá miska jedla je rovnako vážená, či je kuchyňa plná alebo prázdna. Znamená to implementovať výpočtové jadrá, ktoré udržujú konzistentnú normalizáciu a váženie bez ohľadu na počet požiadaviek v batch-i. Nevýhodou môže byť mierne zníženie rýchlosti – systém môže spracovávať požiadavky o niečo pomalšie, ale získaná konzistentnosť je hodnotnejšia ako malá strata výkonu.
Druhá úprava spočíva v zachovaní identického miešacieho kroku naprieč všetkými batch-mi. V neurónových sieťach existujú miešacie operácie, kde sa kombinujú rôzne komponenty. Tieto operácie musia byť vykonané vždy rovnakým spôsobom bez ohľadu na veľkosť batch-u. Vyžaduje si to precíznu implementáciu výpočtových jadier, aby boli poradie aj spôsob miešania konzistentné. Opäť to môže znamenať drobnú výpočtovú záťaž navyše, ale výhoda deterministických výstupov za to stojí.
Tretia úprava sa týka attention mechanizmu, ktorý je kľúčový pre transformerové jazykové modely. Attention umožňuje modelu spätne sa pozerať na predchádzajúci text a rozlišovať jeho jednotlivé časti podľa dôležitosti. Ak sa text spracúva v rôzne veľkých častiach, poradie operácií v attention mechanizme sa môže meniť. Riešením je použiť vždy rovnakú veľkosť chunku, aby attention prebiehala v konzistentnom poradí. Táto konzistentnosť je pre deterministické výstupy rozhodujúca.
Každé vedecké tvrdenie je potrebné overiť empiricky. Thinking Machines testovali svoje riešenie na modeli Qwen 2.5B a vykonali dôkladný experiment. Vygenerovali 1 000 dokončení na teplote nula (najnižšia náhodnosť) s rovnakým promptom: “Tell me about Richard Feynman.” Každé dokončenie malo 1 000 tokenov. Pred implementáciou batch invariant kernels boli výsledky poučné: z 1 000 dokončení vzniklo 80 unikátnych odpovedí, pričom najčastejšia sa objavila len 78-krát. To ukázalo závažnosť problému nedeterministickosti – aj pri teplote nula model generoval 80 rôznych výstupov.
Po zavedení batch invariant kernels boli výsledky dramatické: všetkých 1 000 dokončení bolo identických. Dosiahla sa dokonalá deterministickosť. Nebolo to len čiastočné zlepšenie, ale úplné odstránenie nedeterministickosti. Každé jedno spustenie viedlo k rovnakému výstupu. Táto validácia je kľúčová, pretože dokazuje, že problém je naozaj riešiteľný a navrhnuté riešenie skutočne funguje. Experiment prebehol na plnohodnotnom produkčnom jazykovom modeli, nie na zjednodušenej verzii, čo robí výsledky ešte významnejšími.
Dosiahnutie deterministických výstupov z LLM má ďalekosiahle dôsledky pre spôsob, akým budujeme, nasadzujeme a dôverujeme AI systémom. Predovšetkým, deterministickosť umožňuje spoľahlivé ladenie. Keď model produkuje nesprávny alebo nečakaný výstup, inžinieri ho môžu teraz konzistentne reprodukovať. Ladenie sa mení z frustrujúcej lotérie na systematický proces. Inžinieri môžu spätne vystopovať presnú cestu výpočtov, ktorá viedla k problematickému výsledku, identifikovať chybu a opraviť ju s istotou, že problém naozaj vyriešili.
Po druhé, deterministickosť dramaticky zlepšuje auditovateľnosť. Regulačné orgány, compliance tímy a bezpečnostní analytici môžu teraz AI systémy auditovať s oveľa väčšou istotou. Ak môžete stabilne reprodukovať výstupy, viete presne vystopovať, aké faktory ovplyvnili rozhodnutie. To je obzvlášť dôležité v regulovaných odvetviach ako zdravotníctvo, financie a právo, kde je vysvetliteľnosť zákonnou požiadavkou. Audítori môžu overiť, že model sa správa očakávaným spôsobom a že nevytvára nežiaduce alebo škodlivé výstupy kvôli náhodnosti.
Po tretie, benchmarking sa stáva oveľa spoľahlivejším. Pri porovnávaní dvoch modelov alebo dvoch verzií toho istého modelu si výskumníci môžu byť istí, že rozdiely vo výkone sú skutočné a nie len dôsledkom náhody. Umožňuje to prísnejšie vedecké hodnotenie AI systémov a lepšie rozhodovanie o tom, ktoré modely nasadiť. Navyše, deterministickosť umožňuje lepšie prompt engineering a optimalizáciu – výskumníci môžu systematicky testovať rôzne prompty a merať ich účinok s istotou, že výsledky sú reprodukovateľné.
Pre organizácie používajúce FlowHunt na automatizáciu AI workflowov majú deterministické LLM zásadný význam. FlowHunt umožňuje budovať zložité, viacstupňové AI workflows, ktoré integrujú jazykové modely s ďalšími nástrojmi a procesmi. Ak sú LLM nedeterministické, tieto workflowy sa stávajú nespoľahlivými – rovnaký vstup môže viesť k rôznym výstupom, čo spôsobuje nekonzistentné výsledky ďalej v procese. S deterministickými LLM môžu používatelia FlowHunt budovať workflowy s oveľa väčšou dôverou v ich spoľahlivosť a konzistentnosť.
Automatizačné možnosti FlowHunt sú obzvlášť cenné v kombinácii s deterministickými LLM. Používatelia môžu vytvárať workflowy, ktoré závisia od konkrétnych výstupov LLM, s istotou, že tieto výstupy budú konzistentné a reprodukovateľné. To umožňuje sofistikovanejšiu automatizáciu, lepšie spracovanie chýb a spoľahlivejšiu integráciu s ďalšími systémami. Napríklad workflow na extrakciu informácií z dokumentov pomocou LLM si teraz môže byť istý, že ten istý dokument vždy prinesie rovnaké extrahované údaje. Táto konzistentnosť je kľúčová pre budovanie dôveryhodnej, produkčnej AI automatizácie.
Hoci sú deterministické výstupy väčšinou žiaduce, existujú dôležité prípady použitia, kde je nedeterministickosť naopak prínosná. Najzrejmejším príkladom je kreatívne písanie. Ak používate LLM na generovanie kreatívneho obsahu – príbehy, poéziu, marketingové texty – pravdepodobne chcete variabilitu. Želáte si, aby model pri každom spustení vytvoril iný kreatívny výstup, nie stále ten istý. V týchto prípadoch používatelia budú chcieť deterministický režim vypnúť a umožniť modelu generovať rozmanité výsledky.
Podobne aj pri brainstormingu alebo generovaní nápadov je variabilita vítaná. Ak LLM používate na generovanie viacerých nápadov alebo pohľadov na tému, oceníte rôznorodé výstupy, nie opakovanie toho istého. Riešením je urobiť deterministickosť voliteľnou – používatelia ju zapnú, ak potrebujú reprodukovateľnosť, a vypnú, ak chcú variabilitu. Táto flexibilita je dôležitá, aby deterministické LLM zbytočne neobmedzovali prípady použitia, kde je variabilita žiaduca.
Práca Thinking Machines na porazení nedeterministickosti predstavuje významný krok vpred v spoľahlivosti, dôveryhodnosti a pripravenosti AI na produkčné nasadenie. Tento výskum rieši zásadný problém, ktorý AI priemysel trápi od vzniku veľkých jazykových modelov. Jeho vyriešením Thinking Machines umožňujú novú generáciu AI aplikácií, ktoré možno s väčšou dôverou nasadzovať v regulovaných a kritických sektoroch.
Dôsledky presahujú rámec samotných LLM. Techniky vyvinuté pre deterministickú inferenciu LLM môžu nájsť uplatnenie aj pri iných typoch neurónových sietí a AI systémov. Princípy batch invariant kernels a konzistentného poradia výpočtov sú univerzálne a môžu zvýšiť spoľahlivosť AI systémov všeobecne. Ako bude AI čoraz viac súčasťou kritickej infraštruktúry a rozhodovacích procesov, význam reprodukovateľnosti a deterministickosti bude len narastať.
Tento výskum navyše podčiarkuje význam základného výskumu v AI. Zatiaľ čo veľká časť priemyslu sa sústreďuje na škálovanie modelov a pridávanie nových schopností, práca ako táto rieši kľúčové otázky, ktoré umožňujú lepšie nasadenie a dôveru v AI systémy. Skutočnosť, že bývalá CTO OpenAI venuje svoje úsilie riešeniu tohto problému, podčiarkuje jeho dôležitosť a naznačuje, že AI priemysel si začína uvedomovať, že spoľahlivosť a reprodukovateľnosť sú rovnako dôležité ako samotné schopnosti.
Thinking Machines Lab pod vedením Miry Murati identifikovalo a vyriešilo kritický problém inferencie veľkých jazykových modelov: nedeterministickosť. Tým, že rozpoznali, že hlavným zdrojom nedeterministických výstupov je variabilita veľkosti batch-u (a nie len výpočty s pohyblivou rádovou čiarkou či paralelizmus GPU), a vyvinuli batch invariant kernels na riešenie tohto problému, ukázali, že deterministická inferencia LLM je dosiahnuteľná. Ich experimentálne overenie na Qwen 2.5B preukázalo, že dokonalý determinizmus je možný – všetkých 1 000 testovacích dokončení bolo po zavedení riešenia identických. Tento prelom má hlboké dôsledky pre dôveru v AI, ladenie, auditovanie aj nasadenie AI systémov v regulovaných odvetviach. Ako sa LLM stávajú kritickou súčasťou aplikácií, schopnosť generovať reprodukovateľné, deterministické výstupy sa stane základnou požiadavkou na produkčné AI systémy.
Nedeterministickosť v LLM znamená, že rovnaký vstupný prompt produkuje zakaždým iný výstup. Dochádza k tomu v dôsledku presnosti výpočtov s pohyblivou rádovou čiarkou, paralelného vykonávania na GPU a variability veľkosti batch-u, čo sťažuje konzistentnú reprodukciu výsledkov.
Porazenie nedeterministickosti je kľúčové pre dôveru, ladenie, auditovanie a overovanie AI systémov. Ak sú výstupy reprodukovateľné, benchmarky sú spoľahlivejšie, používatelia viac dôverujú výsledkom a je jednoduchšie pochopiť, prečo model produkuje konkrétne výstupy.
Batch invariant kernel je technické riešenie, ktoré zabezpečuje, že výpočty v LLM produkujú identické výsledky bez ohľadu na veľkosť batch-u. Zachovaním konzistentného poradia spracovania a výpočtových krokov táto technológia eliminuje variabilitu spôsobenú rôznou veľkosťou batch-u počas inferencie.
Riešenie od Thinking Machines zahŕňa tri kľúčové úpravy: zachovanie konzistentného váženia batch-u bez ohľadu na zaťaženie systému, rovnaký spôsob miešania naprieč všetkými batch-mi a spracovanie attention mechanizmov v rovnakom poradí. Tieto zmeny zabezpečujú deterministické výstupy pri zachovaní rozumnej výkonnosti.
Deterministické LLM sú cenné pre vedecký výskum, regulačnú zhodu, ladenie, auditovanie, benchmarking a akékoľvek použitie, kde je reprodukovateľnosť kritická. Môžu byť však menej žiaduce pre kreatívne aplikácie, kde je variabilita žiadaná.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Budujte spoľahlivé, reprodukovateľné AI pracovné postupy s inteligentnou automatizačnou platformou FlowHunt. Zabezpečte konzistentnosť vašich AI operácií od výskumu až po nasadenie.
Objavte, ako sa posilňovacie učenie a dolaďovanie stali dominantným prístupom k optimalizácii AI modelov – od destilácie GPT-4 po nástup open-source modelov – n...
Zistite, ako najnovší výskum OpenAI odhaľuje dôvody, prečo jazykové modely halucinujú a produkujú sebavedomé nepravdy. Spoznajte hlavné príčiny a praktické rieš...
Preskúmajte prelomové inovácie ChatGPT-5, prípady použitia, benchmarky, bezpečnosť, ceny a budúce smerovanie v tomto definitívnom sprievodcovi od FlowHunt....
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
