Determinism in the AI Tech Stack (LLMs): Temperature, Seeds, and Tools

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2 Jun 202422:59

Summary

TLDRこのビデオでは、AIスタックとソフトウェアスタックの違いに焦点を当て、特に大きな言語モデル（LLM）における決定性と非決定性の問題について考察しています。AIテキストスタックは非決定的であることが多く、ソフトウェアスタックと比較して信頼性が低いと説明されています。ビデオでは、決定性を高めるために行うかもしれない実験と改善策を探求し、数学問題を解決するLLMの能力をテストします。また、温度パラメータの調整、プロンプトの改善、シードの使用など、決定性を高めるためのさまざまな手法を紹介しています。最後に、生成的AIにおける「幻覚」がバグか特徴かという問題についても触れています。

Takeaways

🧑‍💻 AIスタックとソフトウェアスタックを比較し、決定性と非決定性を検討した。
🔄 AIテキストスタックはソフトウェアスタックと比較して非決定性が高く、同じコードを複数回実行しても異なる結果が得られることがある。
🛠️ ベクターデータベースやLLMオーケストレーター、パラメータの変更などを使ってLLMの決定性を改善することができる。
📈 モデルプロバイダーやフロントエンド開発者などが関与するAIテキストスタックとソフトウェアスタックは混在するが、決定性と非決定性の出力を区別する。
🧩 LLMの決定性を改善するための実験を行い、パラメータの調整やプロンプトの改善、シードの使用、ファインチューニングなどがある。
🔢 数式を解決する実験を通じて、LLMが数学問題を解決する能力を評価し、決定性のレベルを比較した。
🌡️ 温度パラメータの調整がLLMの決定性に影響を与えることを実験で確認した。
📚 OpenAIのシード機能を使用することで、LLMの出力をより決定的に行うことができる。
🤖 GPT-40のような大きなファウンデーションモデルでは、決定性のある正確な答えを得ることができる。
🔧 AIスタックとソフトウェアスタックを組み合わせることで、より決定的な出力を生成することができる。

Q & A

AI スタックとソフトウェアスタックの違いは何ですか？
-AI スタックは非決定性と決定性という観点から考えられますが、ソフトウェアスタックは信頼性が高く、同じコードを何度も実行しても同じ結果が得られるという決定性を持っています。
LLMの決定性を改善するために何ができますか？
-ベクターデータベースやLLMオーケストレーターを使用したり、パラメータを変更することでLLMの決定性を改善できます。
温度パラメータがLLMの出力にどのような影響を与えますか？
-温度パラメータを1から0に変更することで、LLMの出力は決定性を高めることができますが、答えが間違っている場合もあります。
大きな基礎モデルとオープンソースモデルの間にはどのような違いがありますか？
-大きな基礎モデル（例：GPT-40）は数学問題を正しく解決できますが、オープンソースモデル（例：F3）は決定性は高められるものの、答えが正しくないことがあります。
決定性ソフトウェアとLLMを組み合わせることで何が得られますか？
-決定性ソフトウェアとLLMを組み合わせることで、より決定的な出力を得ることができます。F3モデルで生成されたコードを実行することで、方程式を解決できる可能性があります。
OpenAIが提供するシード機能とは何ですか？
-シード機能は、同じシード値とパラメータを指定することで、繰り返しのリクエストが同じ結果を返すように努力するベータ機能です。しかし、決定性は保証されず、バックエンドの変更を監視するためにシステムフィンガープリント応答パラメータを参照する必要があります。
ジェネラティブAIにおける「幻觉」はバグですか、それとも特徴ですか？
-ジェネラティブAIでは、新しいものを創造するためには「幻觉」のような非決定性要素が必要とされていますが、特定のユースケースでは常に正確な結果が必要な場合もあります。
プロンプトの改善はLLMの決定性にどのように影響を与えますか？
-コンテキストの追加、グラウンドイング、システムメッセージの使用、シード、ファインチューニングなどのプロンプトの改善は、LLMの決定性を高めるのに役立ちます。
スポンサーであるHubSpotが提供する無料のebookは何について述べていますか？
-HubSpotが提供する無料のebookは、AIがスタートアップのGTM戦略をどのように再定義しているかについて述べており、特に人気のあるAIツールとスケーリングのためのベストプラクティスについて触れています。
AI スタックとソフトウェアスタックを組み合わせることでどのような利点がありますか？
-AI スタックとソフトウェアスタックを組み合わせることで、より決定的な出力を得られるだけでなく、AIの創造性と多様性とソフトウェアの信頼性と決定性を両立できます。