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Thinking Machines Lab揭开大模型不确定性真相
AGI Hunt
AI 摘要
Thinking Machines Lab研究指出，LLM推理非确定性源于批次不变性缺失，因服务器负载使相同输入在不同批次大小下结果不同。该团队提出实现批次不变内核的方案，实验结果出色，还助力实现真正的在线策略强化学习。
阅读原文 · AGI Hunt
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
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