Migliorare la consistenza dei modelli AI: l’approccio di Thinking Machines Lab

Innovazioni nella ricerca sull’AI

Un crescente interesse si focalizza sull’obiettivo di rendere le risposte generate dai modelli di intelligenza artificiale più affidabili e riproducibili. Un noto laboratorio di ricerca, sostenuto da ingenti investimenti e composto da esperti precedentemente collegati a grandi aziende del settore, ha recentemente pubblicato un rapporto che rivela metodi per affrontare il problema del nondeterminismo nelle risposte dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Origine del problema di nondeterminismo

Il problema risiede nel modo in cui le GPU, fondamentali per l’elaborazione dei modelli, vengono orchestrate durante l’esecuzione. La variabilità nella gestione di questi processi può portare a risposte diverse dallo stesso modello anche in condizioni identiche, un aspetto ormai accettato dall’industria come caratteristica intrinseca delle tecnologie attuali.

Strategie di soluzione proposte

Lo studio suggerisce che, attraverso un controllo più rigoroso dei kernel di Nvidia e delle loro sequenze di orchestrazione, si può rendere più deterministico l’output del modello AI. Ciò può comportare miglioramenti significativi nelle risposte fornite a scopi scientifici, aziendali e di formazione rinforzata (RL).

Implicazioni e applicazioni future

Oltre a fornire risposte più affidabili, questa ricerca apre possibilità di perfezionamento nei processi di addestramento e personalizzazione di modelli AI, supportando aziende e ricercatori nello sviluppo di soluzioni custom.

Impegno aperto e trasparenza

Il laboratorio si impegna a condividere pubblicamente risultati, codici e approfondimenti, promuovendo una cultura di trasparenza che contrasta con l’approccio talvolta più chiuso di altri grandi attori del settore. Questa apertura mira a stimolare una più ampia partecipazione e innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale.

Conclusioni

• La riduzione del nondeterminismo nei modelli AI può migliorare notevolmente le applicazioni pratiche e di ricerca.
• Il controllo della orchestrazione delle GPU rappresenta una chiave critica in questa evoluzione.
• La condivisione aperta dei risultati promuove una maggiore innovazione e trasparenza nel settore.