Ex-OpenAI CTO Reveals Plan to Fix LLMs Biggest Problem
W tym filmie omówiono znaczący problem niedeterminizmu w dużych modelach językowych (LLM) oraz rozwiązanie opracowane przez Thinking Machines Lab, które eliminuje niespójne odpowiedzi LLM. Przedstawiono również powody niedeterminizmu i eksperymentalne dowody wykazujące skuteczność proponowanego rozwiązania.
Treści te będą szczególnie korzystne dla badaczy AI, programistów pracujących z LLM, menedżerów technicznych oraz wszystkich zainteresowanych zaawansowanymi mechanizmami sztucznej inteligencji.
Tematyka filmu:
Niedeterminizm w LLM
Film wyjaśnia, że obecne LLM generują różne wyniki dla tego samego wejścia, co utrudnia odtwarzalność i podważa zaufanie w zastosowaniach naukowych i praktycznych. Podkreślono, że ten sam prompt rzadko daje identyczne odpowiedzi, co zagraża postępowi naukowemu, choć dla zadań kreatywnych może być akceptowalne.
Przyczyny niedeterminizmu
Omówiono hipotezy dotyczące niedeterminizmu LLM, w tym wariacje próbkowania oraz niełączność arytmetyki zmiennoprzecinkowej w połączeniu z wykonaniem współbieżnym. Wyjaśniono, że nawet przy zerowej wartości temperatury LLM często pozostają niedeterministyczne, a współbieżność na GPU sprawia, że obliczenia kończą się w nieprzewidywalnym czasie, wpływając na wyniki.
Rozwiązanie Thinking Machines Lab: Zarządzanie rozmiarem partii
Thinking Machines Lab, założone przez byłego CTO OpenAI, zidentyfikowało rozmiar partii jako główną przyczynę niedeterminizmu. Ich rozwiązanie polega na standaryzacji przetwarzania partii niezależnie od obciążenia serwera, zapewniając spójne operacje matematyczne i odtwarzalne wyniki. Zauważono, że zmiany rozmiaru partii zmieniają kolejność wewnętrznych "sumowań" matematycznych.
Wyniki proponowanej poprawki
Przedstawiono wyniki eksperymentów, potwierdzające skuteczność rozwiązania Thinking Machines Lab. Stosując LLM Quen 235B przy zerowej temperaturze, metoda ta zapewniła 100% identycznych ukończeń, w przeciwieństwie do 80 unikalnych ukończeń przed wprowadzeniem poprawki. Umożliwienie tzw. "batch invariant kernels" doprowadziło do 1000 identycznych ukończeń na 1000 testów.
Zalety deterministycznych LLM
Podkreślono znaczące korzyści wynikające z osiągnięcia deterministycznych wyników LLM, takie jak zwiększone zaufanie, łatwiejsze debugowanie, ulepszona kontrola, bardziej wiarygodne testy porównawcze i większa pewność użytkownika co do zachowania modelu.
Lindy (produkt sponsora)
Krótko przedstawiono Lindy, sponsora filmu, jako narzędzie AI do tworzenia agentów kodu i aplikacji, które potrafi szybko generować w pełni funkcjonalne platformy, automatyzując generowanie kodu, testowanie i kontrolę jakości.