AI研究者、大規模言語モデルにおける長年の再現性危機を解決
新技術はAI応答に完璧な一貫性を達成するも、パフォーマンスとのトレードオフや研究の優先順位について疑問を提起
2025年9月11日 — シンキング・マシーンズ・ラボのチームが、人工知能における最も永続的な技術的課題の一つ、すなわち、大規模言語モデルが、決定論的とされる条件下であっても、同一の入力に対して同一の出力を生成できないという問題に対処する研究を発表しました。
「LLM推論における非決定性の克服」と題されたこの研究は、AIの不整合性の根本原因を特定し、完璧な再現性を達成するソリューションを提示しています。ただし、これには相当な計算コストが伴います。この発見は、AIコミュニティ内で、これが根本的なブレークスルーなのか、あるいはニッチな問題に対処する高度なエンジニアリングなのかについて議論を巻き起こしています。
真の犯人を暴く
長年、研究者たちはAIの非決定性を、浮動小数点演算と並列GPU処理の組み合わせに起因すると考えていましたが、シンキング・マシーンズ・ラボのチームはこの説明を体系的に反証しました。彼らは、慎重な実験を通じて、個々の行列演算は実際には実行間で決定論的であることを示しました。
彼らが発見した真の原因は、「バッチ不変性」にあります。これは、AIシステムが処理効率のためにユーザーのリクエストをどのようにグループ化するかという問題です。RMSNorm、行列乗算、アテンションメカニズムといったコア演算は、バッチサイズに基づいて内部計算戦略を変更し、サーバーの負荷に応じて同一の入力に対しても異なる結果を生成します。
「同じ質問が異なる回答を生み出すのは、数学的な不正確さのためではなく、たまたま同時にどれだけの他のユーザーがリクエストを送信したかによるものです」と研究は説明しています。この発見は、一見同一に見えるAIクエリが、無関係な計算コンテキストに依存していることを明らかにしています。
決定論的ソリューションの設計
この制限を受け入れるのではなく、チームは「バッチ不変カーネル」を設計しました。これは、バッチサイズに関わらず一貫した挙動を維持するように修正された計算ルーチンです。このソリューションは、3つの基本的な演算を再考することを必要としました。
RMSNorm: 全てのバッチサイズにわたって一貫したデータ並列削減戦略を実装し、バッチの次元に応じて変化するパフォーマンス最適化された「分割削減」アプローチを回避しました。
行列乗算: 入力サイズに基づいて動的に調整される「Split-K」戦略を排除し、一貫したタイルサイズを持つ固定カーネル構成を使用しました。
アテンションメカニズム: 最も複雑な変更であり、可変的な分割ではなく固定された分割サイズ戦略を伴い、シーケンス長に関わらず同一の削減パターンを保証します。
顕著な結果と大きなコスト
2,350億パラメータモデルでのテストでは、劇的な結果が生まれました。標準的なvLLM実装では、1,000件の同一リクエストから80件のユニークな出力が生成されました。一方、バッチ不変アプローチでは完璧な再現性を達成し、1,000件全ての出力がビット単位で同一でした。
しかし、この決定論性には相当な計算コストが伴いました。最適化された実装と比較して、レイテンシーが約60%増加したのです。研究者たちは、彼らの実装がまだ最適化されていないことを認めていますが、このパフォーマンスのペナルティは、実際の展開シナリオについて疑問を投げかけています。
強化学習におけるブレークスルー
この研究の最も重要な貢献は、強化学習のアプリケーションにあるかもしれません。チームは、推論フェーズとトレーニングフェーズ間の数値の乖離が、オンポリシーアルゴリズムを暗黙的にオフポリシーアルゴリズムに変換し、複雑な修正措置を必要とし、トレーニングの不安定性を引き起こすことを示しました。
サンプリングとトレーニング間のビット単位の同一性を保証することにより、彼らのアプローチは「真のオンポリシー強化学習」を可能にし、ポリシー間のKLダイバージェンスを排除することで、長年研究者を悩ませてきたAIトレーニングプロセスを安定させる可能性があります。
専門家の評価は分かれる
この研究は、AIコミュニティ内で意見が鋭く対立する評価を生み出しています。学術レビューアは、この研究を「基礎的な研究」および「卓越した診断精度」と称賛し、AIを「経験的な芸術から厳密な工学分野へと変革するもの」と表現しています。
ある詳細な学術評価では、バッチ不変性の発見を「見事な演繹的推論」と評し、アテンションに対する固定分割サイズ戦略を「特に洞察に富む」と述べています。この評価は、強化学習に対する深い影響を強調し、この研究が「無数の実験において交絡変数であった可能性のある、悪質で低レベルのバグを発見し解決するもの」であると示唆しています。
しかし、より懐疑的な見方は、この研究のより広範な重要性に疑問を呈しています。業界の観察者たちは、技術的には堅実であるものの、この研究は主にエンドユーザーよりも研究者やエンジニアに関連する問題に対処していると指摘しています。一部の人々は、決定論への注目を、この分野が「真のフロンティアを使い果たしつつある」ことの表れと見ています。
「OpenAIの系譜を持つ研究室が、決定論をデビューメッセージとして前面に出すのは、奇妙なほど物足りなく感じます」と、ある業界分析は述べています。「この研究は堅実ですが、旗艦的な声明としては、結集すべきビジョンというよりも、高度な実験室のメモのように読めます。」
実用的なアプリケーションと限界
この決定論的アプローチは、絶対的な一貫性を要求される特定の分野で明確な価値を示します。例えば、科学研究の再現性、規制遵守、金融モデリング、そして「ほぼ同じ答え」では許されないミッションクリティカルなアプリケーションなどです。
速度と費用対効果のために最適化された消費者向けアプリケーションでは、60%のパフォーマンスペナルティが大きな障壁となります。研究チームは、最適化されたカーネルエンジニアリングによってこのギャップが縮まる可能性を示唆していますが、ピークパフォーマンスとバッチ不変性の間の根本的なトレードオフは持続する可能性があります。
市場および投資への影響
規制産業のエンタープライズ顧客は、決定論的なAIサービスへの需要を促進し、クラウドプロバイダーにとってのプレミアム市場セグメントを創出する可能性があります。しかし、パフォーマンスコストは、特殊なユースケース以外での幅広い採用を制限するかもしれません。
ハードウェアメーカーは、バッチ不変操作に最適化された特殊チップの開発を模索する可能性もありますが、現在のパフォーマンスペナルティを考慮すると、そのような開発は非常に投機的です。より直接的な影響は、決定論的推論を差別化されたサービス層として提供できるAIインフラ企業に集中する可能性が高いでしょう。
投資アナリストは、この研究の重要性は、実装の改善と、高度なカーネルエンジニアリングによってパフォーマンスギャップを大幅に削減できるかどうかに大きく依存すると示唆しています。
技術的成熟度 vs イノベーション
この研究は、パフォーマンスの限界を押し広げることと、システムの信頼性を確保することの間にあるAI開発の根本的な緊張を浮き彫りにしています。バッチ不変性ソリューションは印象的な工学規律を示していますが、このような綿密な最適化が、研究リソースの最も生産的な配分であるかについては疑問が残ります。
この研究は間違いなくAIシステムの信頼性を向上させ、より安定した強化学習の基盤を提供します。しかし、これが画期的なイノベーションなのか、それとも専門分野における高度な問題解決なのかは、見方とアプリケーションの文脈によって異なります。
証明可能なAIの一貫性を要求する組織にとって、この研究は明確な前進の道筋を示します。一方、機能拡張と効率向上に焦点を当てるより広範なAIエコシステムにとって、その関連性はより限定的です。技術的成果は否定できませんが、その変革の可能性は、今後の最適化の取り組みと、AIの決定論に対する市場の要求の変化に大きく依存します。
投資免責事項: 提示された分析は、技術研究に基づいた情報提供的な評価であり、特定の投資助言を構成するものではありません。AI技術への投資には固有のリスクが伴い、過去のパフォーマンスは将来の結果を保証するものではありません。投資判断を行う前に、資格のあるファイナンシャルアドバイザーにご相談ください。