Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist Reproduzierbarkeit ein grundlegendes Prinzip, das den Fortschritt der Wissenschaft vorantreibt. Doch bei großen Sprachmodellen (LLMs) bleibt die Inferenz oft nondeterministisch, was bedeutet, dass selbst bei identischen Eingaben unterschiedliche Ergebnisse erzielt werden können. Dies wirft Fragen zur Zuverlässigkeit und Konsistenz dieser Modelle auf. In diesem Artikel werden wir die Ursachen für Nondeterminismus in der LLM-Inferenz untersuchen und Lösungen präsentieren, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

Was ist Nondeterminismus?

Nondeterminismus bezieht sich auf die Eigenschaft eines Systems, bei identischen Eingaben unterschiedliche Ausgaben zu erzeugen. Bei LLMs kann dies auftreten, wenn das Modell bei mehreren Anfragen an dasselbe Eingangsdatum unterschiedliche Antworten liefert. Dies ist besonders auffällig, wenn man ein Modell wie ChatGPT fragt, das bei wiederholten Anfragen zu denselben Fragen variierende Ergebnisse liefert.

Ursachen für Nondeterminismus in LLMs

Eine der Hauptursachen für Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs ist die Verwendung von Floating-Point-Arithmetik. Diese Art der Berechnung ist nicht-assoziativ, was bedeutet, dass die Reihenfolge, in der Berechnungen durchgeführt werden, das Ergebnis beeinflussen kann. Dies liegt an der endlichen Präzision und den Rundungsfehlern, die bei der Verarbeitung von Gleitkommazahlen auftreten.

„Floating-point arithmetic in GPUs exhibits non-associativity, meaning $(a + b) + c \neq a + (b + c)$ due to finite precision and rounding errors.“

Ein weiterer Faktor ist die Parallelverarbeitung, die in modernen GPUs verwendet wird. Wenn mehrere Kerne gleichzeitig Berechnungen durchführen, kann die Reihenfolge, in der die Ergebnisse zurückgegeben werden, variieren, was zu unterschiedlichen Ausgaben führt. Diese Kombination aus Floating-Point-Arithmetik und paralleler Ausführung führt zu dem, was als „Concurrency + Floating Point“-Hypothese bezeichnet wird.

Die Rolle der Batch-Invarianz

Ein weiterer wichtiger Aspekt, der zur Nondeterminismus beiträgt, ist die Batch-Invarianz. Bei der Verarbeitung von Anfragen in Batches kann die Größe des Batches die Ergebnisse beeinflussen. Wenn die Anzahl der Anfragen variiert, kann dies die Art und Weise, wie die Berechnungen durchgeführt werden, verändern und somit unterschiedliche Ergebnisse liefern.

Um die Batch-Invarianz zu erreichen, müssen alle Kerne, die in der Inferenz verwendet werden, so implementiert werden, dass sie unabhängig von der Batch-Größe konsistente Ergebnisse liefern. Dies kann durch die Verwendung von batch-invarianten Kernen erreicht werden, die sicherstellen, dass die Berechnungen unabhängig von der Anzahl der gleichzeitig verarbeiteten Anfragen sind.

Technische Herausforderungen und Lösungen

Die Implementierung von batch-invarianten Kernen ist eine der Herausforderungen, die bei der Bekämpfung des Nondeterminismus auftreten. Während einige Operationen in der Regel deterministisch sind, können andere, wie z.B. Matrixmultiplikationen und Aufmerksamkeitsmechanismen, Schwierigkeiten bei der Gewährleistung der Batch-Invarianz aufweisen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können verschiedene Strategien angewendet werden:

• Verwendung von Datenparallelismus: Bei der Datenparallelität wird jeder Batch-Element einem eigenen Kern zugewiesen, was die Notwendigkeit von atomaren Additionen verringert und die Berechnungen innerhalb eines Kerns konsistent hält.
• Optimierung der Reduktionsstrategien: Durch die Implementierung von Strategien wie Split-Reduktionen kann die Batch-Invarianz erreicht werden, ohne die Leistung erheblich zu beeinträchtigen.
• Flexibilität bei der Kernimplementierung: Die Anpassung der Kernimplementierungen an die spezifischen Anforderungen der LLMs kann dazu beitragen, die Batch-Invarianz zu gewährleisten.

Experimentelle Ergebnisse

In Experimenten, die mit dem Modell Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 durchgeführt wurden, wurde festgestellt, dass bei 1000 generierten Token 80 einzigartige Ergebnisse erzielt wurden, obwohl die ersten 102 Token identisch waren. Dies zeigt, wie Nondeterminismus in der Inferenz auftritt und wie wichtig es ist, Lösungen zu finden, um reproduzierbare Ergebnisse zu gewährleisten.

Fazit

Der Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs stellt eine erhebliche Herausforderung dar, die die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit dieser Modelle beeinträchtigen kann. Durch das Verständnis der Ursachen und die Implementierung von Lösungen wie batch-invarianten Kernen können Forscher und Entwickler jedoch Fortschritte erzielen, um diese Probleme zu überwinden. In einer Zeit, in der KI eine immer wichtigere Rolle spielt, ist es entscheidend, dass wir die Herausforderungen des Nondeterminismus angehen, um das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen.

Quellenliste:

• Quelle: Defeating Nondeterminism in LLM Inference
• Floating-Point Arithmetic and Nondeterminism
• Diskussion über Nondeterminismus in GPT-4