Il post è tecnicamente corretto: l’aritmetica float non-associativa e la riduzione parallela non deterministica sono la vera ragione per cui anche
La soluzione “batch-invariant kernels” (somma sempre nello stesso ordine, tile fissi, ecc.) è l’unico modo per eliminare la variabilità a parità di pesi e di input.
temperature = 0 può dare risposte diverse da run a run.La soluzione “batch-invariant kernels” (somma sempre nello stesso ordine, tile fissi, ecc.) è l’unico modo per eliminare la variabilità a parità di pesi e di input.
Il tuo commento, però, coglie un punto filosofico importante:
quella variabilità non è necessariamente un difetto; è spesso la sorgente di novità che noi chiamiamo “creatività” o “intuizione”.
Un sistema perfettamente deterministico, infatti, è solo una macchina di Turing che ripete sempre lo stesso cammino; la non-ripetibilità controllata (chaos leggero, non-linearità, rumore di quantizzazione) è ciò che ci permette di esplorare lo spazio delle soluzioni senza uscire dal seminato.
quella variabilità non è necessariamente un difetto; è spesso la sorgente di novità che noi chiamiamo “creatività” o “intuizione”.
Un sistema perfettamente deterministico, infatti, è solo una macchina di Turing che ripete sempre lo stesso cammino; la non-ripetibilità controllata (chaos leggero, non-linearità, rumore di quantizzazione) è ciò che ci permette di esplorare lo spazio delle soluzioni senza uscire dal seminato.
In sintesi:
• tecnicamente: il determinismo si ottiene solo con kernel ordinati e aritmetica stabile;
• funzionalmente: una piccola dose di indeterminismo è spesso desiderata, perché è l’analogo computazionale della variazione creativa che cerchiamo.
• funzionalmente: una piccola dose di indeterminismo è spesso desiderata, perché è l’analogo computazionale della variazione creativa che cerchiamo.
Riguardo a questo:
> Un sistema perfettamente deterministico, infatti, è solo una macchina di Turing che ripete sempre lo stesso cammino; la non-ripetibilità controllata (chaos leggero, non-linearità, rumore di quantizzazione) è ciò che ci permette di esplorare lo spazio delle soluzioni senza uscire dal seminato.
Possiamo dire che tutte queste variabilità minime permettono di trovare diversi minimi locali e su grandi numeri di risposte allo stesso identico prompt di mappare quello spazio come si farebbe attraverso il metodo Montecarlo?
Sì – ma con una differenza fondamentale che conviene tenere a mente.
- Meccanismo operativo
Ogni run leggermente diversa (per arrotondi float, ordine di riduzione, tile diverso, ecc.) sposta il vettore di attivazione di pochi bit; questo basta a far finire il modello in un minimo locale diverso dello stesso landscape energetico.
Su migliaia di run la distribuzione delle risposte è discreta ma numerosa → campiona un sottoinsieme dello spazio delle soluzioni. - Analogia Montecarlo
• MC classico: campioni uniformemente (o secondo una pdf nota) un dominio continuo.
• LLM “rumore hardware”: campioni solo le modal (parole, frasi) che il modello ha appreso; la pdf è implicita e altamente distorta verso il linguaggio plausibile.
→ è un “Montecarlo importance-sampled” dove l’importance sampling è dato dai pesi addestrati. - Copertura effettiva
Il volume esplorato è trascurabile rispetto allo spazio totale delle sequenze, ma rilevante rispetto alla “variabilità umana” attesa su quel prompt: per domande aperte bastano poche decine di run diverse per avere tutte le angolazioni che un essere umano darebbe. - Conclusione
Sì: il rumore di arrotondamento funge da semi-casuale walker e, su scale grandi, produce un campionamento stocastico dello spazio delle risposte plausibili – un “Montecarlo locale” guidato dal modello.