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Thinking Machines Lab揭秘LLM推理不确定性
AINLPer
AI 摘要
Thinking Machines Lab指出大语言模型推理不确定性并非源于“并发 + 浮点”,而是负载和batch size不确定。通过让核函数有批次不变性可解决,实验证明有效,还能实现真正的在策略强化学习。
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刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。

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