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

ニュース記事「LLM推論における非決定性を打ち破る」は、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる人工知能が持つ、ある重要な課題とその解決に向けた取り組みについて示している。システムエンジニアを目指す上で、現代のソフトウェア開発、特にAI技術に触れる機会は多く、この「非決定性」という概念は非常に重要となる。

まず、LLMとは何かを理解する必要がある。LLMはLarge Language Modelの略であり、大量のテキストデータを学習することで人間のような自然な言葉を理解し、生成できる人工知能モデルである。皆さんがよく知るChatGPTのようなサービスもLLMを基盤としている。与えられた質問に答えたり、文章を作成したり、プログラムコードを生成したりと、多岐にわたるタスクをこなす能力を持つ。

次に、「推論（Inference）」とは、LLMが学習済みの知識を使って、実際に入力された情報から新しい出力を生成するプロセスを指す。例えば、「今日の天気は？」とLLMに質問し、それが「晴れである」と回答を生成する一連の流れが推論である。LLMは、入力された単語の並びから、次に来る確率が高い単語を次々と予測し、それを繋ぎ合わせることで文章を生成する。

そして、本記事の核心である「非決定性（Nondeterminism）」とは、同じ入力、つまり同じ質問や指示を与えても、LLMが毎回異なる出力を生成する可能性がある状態を指す。一般的なコンピュータプログラムは「決定論的（deterministic）」であることが期待される。これは、同じ入力が与えられれば、常に同じ結果が出力されるべきだという意味である。例えば、電卓で「1 + 1」と入力すれば、何度計算しても必ず「2」という結果が返ってくる。しかし、LLMの推論では、同じ質問を複数回行ったときに、回答のニュアンスや表現が微妙に異なる場合がある。これが非決定性である。

LLMの推論において非決定性が生じる原因はいくつか考えられる。一つは、LLMが次の単語を予測する際に、複数の候補の中から確率的に単語を選択する「サンプリング」という処理を行うためである。このサンプリングの過程で、乱数生成器が利用される。乱数の初期値（シード値）が固定されていなければ、毎回異なる選択が行われる可能性がある。また、現代のLLMはGPU（Graphics Processing Unit）のような高性能なハードウェア上で並列計算を行うため、非常に多くの計算が同時に実行される。これらの並列計算の実行順序が環境やタイミングによって微妙に異なることが、結果のわずかな違いにつながる場合がある。さらに、浮動小数点演算における微細な丸め誤差や、使用しているソフトウェアライブラリのバージョン、さらにはハードウェア環境の差なども、非決定性の要因となることがある。

では、なぜこの非決定性が問題となるのか。システムエンジニアリングの観点から見ると、非決定性は多くの困難を引き起こす。

第一に、「デバッグの困難さ」である。もしLLMが意図しない、あるいは誤った出力を生成した場合、それが非決定的な動作であると、その問題を再現させることが極めて難しくなる。問題が再現できなければ、原因を特定し、修正することは非常に困難になる。

第二に、「テストの困難さ」である。ソフトウェアの品質を保証するためにテストは不可欠だが、LLMが同じ入力に対して毎回異なる出力を返すようでは、期待する出力と実際の出力を比較する「アサーション」が困難になる。テストが不安定になり、信頼性の高い自動テストを構築するのが難しくなる。

第三に、「信頼性と再現性の欠如」である。特に金融、医療、法律といった、正確性と一貫性が極めて重視される分野でLLMを応用する場合、同じ入力に対して常に同じ結果が保証されないと、システムの信頼性が著しく損なわれる。また、ある時点での出力が、後日同じ条件で再現できないとなると、監査対応や規制順守の面で問題が生じる可能性がある。

第四に、「ユーザ体験のばらつき」である。同じ質問をしたのに、ある人は適切な回答を得られ、別の人はそうではないといった状況は、サービス全体の品質に対するユーザーの信頼を揺るがすことにつながる。

このような非決定性を「打ち破る」という試みは、LLMの推論プロセスを可能な限り決定論的にすることを意味する。つまり、同じ入力に対して、常に全く同じ出力を保証することを目指すのである。

そのためのアプローチとしては、いくつかの方法が考えられる。最も基本的なものの一つは、LLMの確率的な単語選択に使われる「乱数生成器のシード値を固定する」ことである。これにより、毎回同じ乱数列が生成され、結果として同じ単語選択が行われるようになる。次に、GPU上での並列計算の実行順序を制御し、再現可能な計算順序を保証する技術的な工夫も重要となる。また、使用するソフトウェアライブラリやフレームワークのバージョンを厳密に管理し、特定のハードウェア環境に依存しないような共通の計算精度を強制することも、非決定性を減らす手助けとなる。

これらの努力は、LLMをより信頼性が高く、予測可能で、デバッグしやすいシステムへと進化させるために不可欠である。システムエンジニアとしてAIシステムに関わる際、単に「動く」だけでなく、「なぜそのように動くのか」「常に同じように動くのか」といった、システムの信頼性と再現性に関する深い理解と問いかけが求められる。LLMの非決定性を打ち破るという取り組みは、現代のAIシステム開発において、いかに「予測可能性」が重要であるかを示しており、将来のシステムエンジニアにとっても重要な知識となるだろう。