Superando a Indeterminismo na Inferência de LLMs
O artigo explora os desafios técnicos para alcançar a reprodutibilidade e o determinismo na inferência de grandes modelos de linguagem, mesmo sob condições de amostragem gananciosa.
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09/09 às 21:00
Pontos principais
- A reprodutibilidade é fundamental para o progresso científico, mas apresenta dificuldades significativas em grandes modelos de linguagem (LLMs).
- A natureza probabilística da amostragem de tokens torna as respostas dos modelos variáveis por padrão.
- Mesmo com a temperatura definida como zero, a inferência em APIs de LLMs frequentemente falha em ser determinística na prática.
- Bibliotecas de inferência de código aberto, como vLLM e SGLang, também enfrentam desafios para garantir resultados consistentes em diferentes execuções.
- O problema da falta de determinismo persiste tanto em serviços de API quanto em implementações de hardware próprio.
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Organizações
ChatGPTvLLMSGLang
