【ITニュース解説】Defeating Nondeterminism in LLM Inference

AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、現代のIT業界において避けて通れない重要な技術だ。ChatGPTに代表されるLLMは、人間と自然な会話をしたり、文章を生成したりと、私たちの生活や仕事に大きな影響を与えている。この解説では、そんなLLMが実際に動く「推論」のプロセスにおいて発生する「非決定性」という現象と、それを克服することの重要性について、基本的な部分から順を追って説明する。

まず、LLMと推論についてだが、LLMとはインターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間が書いたような自然な文章を生成したり、質問に答えたりできる人工知能のことだ。私たちがChatGPTに質問を入力し、それに対する回答を得る一連の行為は、LLMにおける「推論」と呼ばれる。これは、学習済みのモデルに新しい入力（プロンプト）を与え、そこから何らかの出力（回答や生成文）を引き出す作業だ。

次に、この推論プロセスで問題となる「非決定性」という概念について説明する。一般的にコンピュータープログラムは「決定論的」に動作する。これは、同じ入力データを与えれば、何度実行しても必ず同じ出力結果が得られるという性質を指す。例えば、電卓で「1 + 1」と入力すれば、常に「2」という結果が返ってくるのは、決定論的な振る舞いの一例だ。しかし、LLMの推論では、同じ質問や指示（入力）を与えても、毎回まったく同じ回答（出力）が得られるとは限らないことがある。これが「非決定性」と呼ばれる現象であり、まるでAIがその都度、わずかに異なる思考をしているかのように見える。

では、なぜLLMの推論において非決定性が生じるのだろうか。主な要因はいくつかある。 一つ目は、**確率的な単語生成（サンプリング）**だ。LLMが文章を生成する際、次に続く単語を確率に基づいて選ぶ。例えば、「今日の天気は」という入力の後に、「晴れ」が80%、「曇り」が15%、「雨」が5%の確率で続くとする。LLMは必ずしも最も確率の高い「晴れ」を選ぶわけではなく、時には「曇り」や「雨」を選ぶことがある。これは、AIの回答に多様性や創造性をもたらすための重要な設計だが、同じ入力に対しても異なる回答が生成される原因となる。この確率的な選択には、内部で乱数（ランダムな数字）が用いられている。

二つ目は、並列計算と浮動小数点誤差の影響だ。LLMの推論は非常に大規模な計算を伴うため、GPU（Graphics Processing Unit）と呼ばれる特殊な計算装置を使って、たくさんの計算を同時に（並列に）行うのが一般的だ。この並列処理の実行順序やタイミングがごくわずかに異なるだけで、結果に微妙な違いが生じることがある。特に、コンピューターが数字を扱う際に生じる「浮動小数点誤差」という、非常に小さな誤差が大規模な計算の過程で積み重なり、最終的な結果に無視できない差となって現れることがある。

三つ目は、ソフトウェアやハードウェアの環境の違いだ。LLMを実行するコンピューターの環境、例えば使用しているAIフレームワーク（PyTorchやTensorFlowなど）、GPU計算ライブラリ（CUDAなど）、GPUのドライバー、さらにはオペレーティングシステム（Windows、Linuxなど）のバージョンが異なるだけでも、非決定性の一因となることがある。

このような非決定性は、なぜ問題とされ、克服する必要があるのだろうか。 まず、再現性が損なわれることが挙げられる。システム開発やAIの研究では、ある変更がシステムに与える影響を正確に評価したい。もし同じ入力で結果が変わってしまうと、「この改善は本当に効果があったのか、それとも偶然良い結果が出ただけなのか」を判断することが難しくなる。結果が再現できないと、信頼性のある検証が行えない。 次に、テストとデバッグが困難になるという問題がある。システムが期待通りに動いているかをテストしたり、不具合（バグ）を見つけて修正したりする際、毎回異なる出力が返ってくると、どこに問題があるのか特定するのが非常に難しくなる。 さらに、品質管理と信頼性の観点からも重要だ。サービスとしてユーザーにLLMを提供する際、同じ質問に対して毎回違う回答が返ってくると、ユーザーは「このAIは一貫性がない」「信頼できない」と感じるかもしれない。特に、重要な情報や判断を伴う場面では、安定した一貫性のある出力が強く求められる。 場合によっては、法的・規制要件に関わることもある。医療診断支援や金融取引アドバイスなど、特定の分野ではAIの判断がどのような根拠に基づいているかを明確に説明できる「説明可能性」が非常に重要になる。非決定性が高いと、この説明可能性を担保することが難しくなる可能性がある。

これらの問題を解決し、LLM推論の非決定性を克服するためには、いくつかの具体的な対策が講じられる。 一つは、乱数シードの固定だ。AIが確率的に単語を選ぶ際に使用する乱数の元となる「シード値」を固定する。乱数は、ある初期値（シード）から決まった法則で生成されるため、同じシード値を使えば、毎回同じ乱数列、ひいては同じ確率的な選択が行われるようになる。これにより、サンプリングによる非決定性を大幅に減らすことが可能になる。 二つ目は、決定論的アルゴリズムの設定だ。GPUを使った並列計算において、結果が常に同じになるように、計算の順序や方法を厳密に制御する設定を有効にする。例えば、PyTorchなどのAIフレームワークには、決定論的な計算を強制するオプションが用意されている。ただし、この設定によって計算速度がわずかに低下する可能性もある。 三つ目は、環境の厳密な統一だ。開発、テスト、運用など、異なる環境間でLLMの動作が変わらないように、ハードウェア（GPUモデルなど）、オペレーティングシステム、AIフレームワークのバージョン、CUDAライブラリ、ドライバーなど、全てのソフトウェアおよびハードウェア環境を厳密に一致させる。

LLMの非決定性を理解し、それを克服することは、信頼性が高く、再現性があり、かつ高品質なAIシステムを構築するために不可欠だ。このようなAI特有の課題と、それを解決するための技術的なアプローチを学ぶことは、将来のITエンジニアとしてのキャリアにおいて非常に重要なスキルとなる。AIの可能性を最大限に引き出すためには、単にモデルを動かすだけでなく、その背後にある技術的な課題にも目を向け、解決策を探求する姿勢が求められる。