突破LLM推理非确定性难题：科学家提出确定性推理解决方案
talkingdev • 2025-09-11
3136 views
大型语言模型（LLM）推理过程中的非确定性问题正成为制约科学研究可重复性的关键障碍。即使将温度参数调整为0（贪婪采样模式），ChatGPT等模型仍无法保证输出结果的确定性。这种现象不仅存在于API服务中，即使在本地使用vLLM、SGLang等开源推理库时同样存在非确定性。技术团队通过深入分析发现，该问题源于GPU并行计算中的浮点运算非确定性、模型架构中的随机操作以及分布式推理中的同步问题。最新研究提出了通过固定随机种子、优化计算图结构和采用确定性算法库等解决方案，这些突破对科学实验、金融决策和医疗诊断等需要高度可重复性的领域具有重要意义。该研究已在Hacker News引发广泛讨论，获得224点赞和88条专业评论。