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Thinking Machines Lab揭秘LLM推理不确定性真相
机器之心
AI 摘要
Thinking Machines Lab文章指出,大语言模型推理不确定性并非因“并发+浮点”,真正元凶是缺乏批次不变性。作者介绍使核具有批次不变性的方法,实验证明启用相关核函数能实现确定性结果,还可实现真正的在策略强化学习。
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刚刚,Thinking Machines Lab首次发长文,揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》,指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性,还解释核函数计算中数字加法顺序问题,介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。

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