Hành trình tìm kiếm đầu ra có thể tái tạo hoàn hảo từ các Mô hình Ngôn ngữ Lớn đã khơi dậy cuộc tranh luận sôi nổi trong cộng đồng nhà phát triển. Mặc dù việc đặt nhiệt độ bằng không về mặt lý thuyết sẽ tạo ra kết quả giống hệt nhau cho các đầu vào giống hệt nhau, thực tế lại phức tạp hơn nhiều.
Sự phân chia giữa SaaS và mô hình cục bộ
Một sự khác biệt chính xuất hiện giữa các LLM dựa trên đám mây và được lưu trữ cục bộ. Các cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy nhiều vấn đề về tính xác định xuất phát từ việc triển khai Phần mềm dưới dạng Dịch vụ thay vì những hạn chế cơ bản của LLM. Việc triển khai cục bộ với cấu hình phần cứng và phần mềm cố định có thể đạt được tính nhất quán cao hơn nhiều, vì các phép toán cơ bản vẫn ổn định khi các yếu tố môi trường được kiểm soát.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đối mặt với những thách thức độc đáo trong việc duy trì tính xác định trên các hệ thống phân tán. Cân bằng tải, sự khác biệt về phần cứng và các bản cập nhật cơ sở hạ tầng đều góp phần tạo ra những khác biệt tinh tế trong đường dẫn tính toán, ngay cả khi sử dụng các lời nhắc giống hệt nhau và cài đặt nhiệt độ bằng không.
Các Yếu Tố Kỹ Thuật Ảnh Hưởng Đến Tính Xác Định Của LLM:
- Sự không nhất quán về số thực dấu phẩy động: Các phép toán tensor song song có thể thực thi theo thứ tự khác nhau
- Sự khác biệt về phần cứng: Các GPU , CPU và driver khác nhau tạo ra những tính toán số học có sự biến đổi
- Xử lý theo lô: Nhiều yêu cầu song song ảnh hưởng đến bố cục bộ nhớ và đường dẫn tính toán
- Thay đổi ngăn xếp phần mềm: Cập nhật thư viện và tối ưu hóa framework tạo ra các biến thể
- Độ phức tạp của hạ tầng: Cân bằng tải trên các hệ thống phân tán tạo ra sự không nhất quán
Phần cứng và toán học dấu phẩy động tạo ra sự hỗn loạn
Thực tế kỹ thuật đằng sau hành vi không xác định nằm trong sự tương tác phức tạp của kiến trúc phần cứng và tính toán số học. Các GPU khác nhau, cấu hình CPU khác nhau và thậm chí cả tối ưu hóa trình biên dịch có thể tạo ra các phép tính dấu phẩy động hơi khác nhau. Những biến thể vi mô này lan truyền qua các lớp của mạng nơ-ron, có khả năng dẫn đến việc lựa chọn token khác nhau.
Xử lý song song càng làm phức tạp thêm tính xác định. Khi các LLM xử lý nhiều yêu cầu đồng thời thông qua việc gộp lô, thứ tự các phép toán và bố cục bộ nhớ có thể ảnh hưởng đến đầu ra cuối cùng. Ngay cả các phép toán giống hệt nhau cũng có thể thực thi theo các chuỗi khác nhau trên các luồng phần cứng, tạo ra những biến thể tinh tế nhưng đáng kể.
Đây là vấn đề của SaaS , không phải vấn đề của LLM . Nếu bạn có một LLM cục bộ mà không ai nâng cấp phía sau lưng bạn, nó sẽ tính toán cùng một thứ trên cùng các đầu vào.
Câu hỏi rộng hơn về tính xác định có ý nghĩa
Ngoài những thách thức triển khai kỹ thuật, cộng đồng đặt ra những câu hỏi sâu sắc hơn về ý nghĩa thực sự của tính xác định đối với các ứng dụng LLM. Ngay cả khi các lời nhắc giống hệt nhau tạo ra đầu ra giống hệt nhau, bản chất thống kê của các mô hình ngôn ngữ có nghĩa là những biến thể nhỏ trong cách diễn đạt có thể mang lại kết quả khác nhau một cách đáng kể.
Tích lũy ngữ cảnh đưa ra một lớp phức tạp khác. Hầu hết các tương tác LLM thực tế đều liên quan đến việc xây dựng lịch sử cuộc trò chuyện, khiến người dùng khó có thể gặp phải điều kiện đầu vào giống hệt nhau hai lần. Giá trị của tính xác định nghiêm ngặt giảm đi khi các mẫu sử dụng trong thế giới thực vốn dĩ đã tạo ra sự biến đổi.
Các giải pháp thay thế để cải thiện tính xác định:
- Các phiên bản chuyên dụng: Triển khai riêng tư cung cấp khả năng kiểm soát môi trường tốt hơn
- Lưu trữ mô hình cục bộ: Cấu hình phần cứng/phần mềm cố định giảm thiểu sự biến động
- Hạn chế song song hóa: Giảm kích thước batch và các hoạt động song song
- Đầu ra có cấu trúc: Sử dụng phản hồi dựa trên schema để hạn chế sự biến thiên
- Xác thực mạnh mẽ: Thiết kế hệ thống để xử lý các biến thể đầu ra một cách linh hoạt
Phản ứng của ngành và các giải pháp thực tế
Các nhà cung cấp LLM lớn thừa nhận những hạn chế này một cách cởi mở. OpenAI , Anthropic và Google đều mô tả hệ thống của họ là chủ yếu xác định thay vì đảm bảo khả năng tái tạo hoàn hảo. Đánh giá trung thực này phản ánh những đánh đổi kỹ thuật giữa tối ưu hóa hiệu suất và tính xác định nghiêm ngặt.
Đối với các ứng dụng yêu cầu tính nhất quán cao hơn, có một số giải pháp thay thế. Các phiên bản chuyên dụng, triển khai riêng tư và định dạng đầu ra có cấu trúc có thể cải thiện khả năng tái tạo. Tuy nhiên, những giải pháp này thường đi kèm với những hạn chế về hiệu suất và tăng độ phức tạp.
Sự đồng thuận của cộng đồng gợi ý việc chấp nhận sự biến đổi có kiểm soát thay vì chống lại nó. Các ứng dụng hiện đại hưởng lợi nhiều hơn từ các hệ thống xác thực mạnh mẽ và xử lý khéo léo các biến thể đầu ra hơn là theo đuổi tính xác định hoàn hảo. Cách tiếp cận này thừa nhận rằng cùng một tính linh hoạt cho phép các LLM xử lý các đầu vào đa dạng trong thế giới thực cũng khiến khả năng tái tạo tuyệt đối trở nên khó khăn về mặt kỹ thuật và có khả năng phản tác dụng.
Tham khảo: Understanding why deterministic output from LLMs is nearly impossible