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实体 Defeating Nondeterminism in LLM Inference

Defeating Nondeterminism in LLM Inference

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  1. TOOL · CL_331173 ·

    LLM 温度 0 不是确定性的；研究解释了原因

    即使将温度参数设置为 0，LLM 开发人员和用户在实现确定性输出时也面临挑战。Thinking Machines Lab 的研究表明，即使在温度 0 时，LLM 响应的差异也不是由于浮点不准确，而是由于服务器端的批处理策略。对于 API 用户来说，控制批处理大小不是一个选项，这使得实现真正的确定性变得困难。处理这种随机性的策略包括接受方差、谨慎使用固定种子或采用记录-重放方法以确保一致性。