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本番環境でモデルが出力した結果を正確に再現できないのはなぜか？
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機会
温度ゼロであっても、同じプロンプトを同じモデルに2回送信すると異なるトークンが返されることがある。2026年1月のarXiv論文は、その根本原因をダイナミックバッチングに特定した。バッチサイズが変化するとGPUリダクションカーネルの内部演算ツリーが変わり、浮動小数点の加算は結合則を満たさないため、異なるバッチサイズで処理された2つのリクエストは異なる数値経路をたどって結果が乖離する。サービングインフラには、ある出力を生成したバッチコンテキストを記録または公開する義務がない。これにより、失敗した推論の再現、正確な挙動を固定するリグレッションテストの作成、本番インシデント時にモデルが実際に何を出力したかの復元が不可能になる。これまでに実証された唯一の解決策は、スループットを61%低下させるというコストを伴う。
重要な理由
モデル呼び出しを、信頼するだけで検査できないブラックボックスではなく監査可能な計算として扱うための最低限の条件は、決定論的なリプレイである。
機会をどう評価するか
Opportunity Scoreは測定値ではなく、私自身の見解です。どれほど痛みを伴うか、どれほど頻繁に影響を与えるか、そして今日時点で解決策がいかに少ないか。スコアが高いほど、構築する価値が高いと私は考えています。
深刻度8/10
それが現れたときにどれほどの痛みをもたらすか。
頻度9/10
実際にどれほど頻繁に人々がそれに直面するか。
ホワイトスペース8/10
今日時点で、それに対する優れたツールがいかに少ないか。