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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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