Mfano wa biashara kwa mashine inayoweza kutabiri, jibu lililotengenezwa na Gemini Makala ya kwanza ya blogu. Mafunzo ya Machine Labs Mafunzo ya Machine Labs mifumo ya fedha ya AI ni changamoto muhimu, lakini mara nyingi kupuuzwa lab, katika kupanua mifano ya lugha kubwa (LLMs): uwezekano wa kuzalisha matokeo sawa kwa ufumbuzi sawa wa viwanda, hata wakati inawezekana iliyoundwa kwa determinism. Wakati watumiaji wengi wanaweza kutambua hii kama tishio ndogo, au athari mbaya ya kazi ya thamani. Kama ilivyotajwa katika utafiti, uchambuzi wa LLM ni kimsingi wa uwezekano, na hata wakati majaribio ya kutekeleza matokeo muhimu ya fedha ya viwanda vya AI, tatizo sio tu uwezo wa kiufundi lakini shaka ya msingi kwa mfano wa biashara ambayo ahadi ya kutafsiri, mchakato wa kazi wa thamani ya juu. Kama ilivyotajwa katika utafiti, ufuatiliaji wa LLM ni msingi wa "Kupambana na Nondeterminism katika Inference ya LLM," Makala katika jamii "Kushinda Nondeterminism" Makala ya blogu kutoka Utafiti huu unafanywa na utafiti mmoja na utaratibu mpya, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia nyingine unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia nyingine unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia nyingine unafanywa kwa njia moja, utaratibu huu unafanywa kwa njia nyingine unafanywa kwa njia nyingine unafanywa kwa njia nyingine unafanywa na mtumiaji una Makampuni ya kufikiri.ai Kwa nini hii inaweza kuwa ufumbuzi wa AI Uwezekano wa AI kutumika katika kazi ya uhakika na kazi ya uhakika na sehemu za utafiti zinatumika pia. Hii inaweza kupambana na ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa kiwango cha ufanisi wa ki Kwa nini hii inaweza kuwa kushindwa: suala la uhandisi, sio ufunuo Ingawa ufanisi wa wateja wao hutumiwa kwa kampuni hii ni ufanisi wa kampuni hii ni labM ya wazi kabisa ni hatua ya ushindani, inaweza kuanza "kuanguka" katika njia ya kwanza kama ufunuo wa usanifu wa Transformer au uwezo wa backpropagation. Utafiti wa karibu wa taarifa zao zilizopo inaonyesha kwamba hii inaweza kuwa suluhisho la uhandisi la kisayansi kwa tatizo linalofahamika, badala ya ufunuo wa kimsingi wa kisayansi. Chanzo cha usanifu wa usanifu inaweza kuwa changamoto ya kuingia kwa muda mrefu, na sekta imeboresha mbinu mbalimbali za kufanya kazi karibu na hilo, hata kama si nzuri. Mifumo hii ya kazi ya kipekee = 0 imekuwa kiwango cha kujaribu matokeo ya ufanisi, na matatizo ya ufanisi na ufanisi wa Jinsi determinism inahusiana na AI Lab Fundraising Iliyotolewa na mifumo ya umeme ya umeme kwa ajili ya wateja wa vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vya umeme vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa ajili ya vifaa vya umeme na vifaa vya umeme vinavyotumika kwa Imperatives ya kimkakati na ufadhili wa maabara kuu za AI Lab Latest Funding Round Latest Valuation Key Strategic Focus Relation to Determinism OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. Ili kuelewa kikamilifu umuhimu wa kazi hii, ni muhimu kuchunguza misingi ya kiufundi ya ufuatiliaji wa LLM na vyanzo sahihi vya non-determinism. Mchakato wa ufuatiliaji wa LLM ni auto-regressive, maana ni kwamba inatoa token ya maandishi kwa token. Kila hatua, mfano unachukua hatua ya mbele ili kuhesabu vektor ya "logits" - matokeo ya namba nyekundu - kwa kila neno katika maneno yake. kazi ya softmax kisha inabadilisha logits hizi katika usambazaji wa uwezekano juu ya maneno yote, ambapo uwezekano wote una jumla ya moja.1 Mkakati rahisi na wa kawaida wa "deterministic" wa decoding ni decoding ya hamu. Katika mbinu hii, katika kila hatua, mfano huchagua tu token na uwezekano mkubwa. Hii ni argmax ya kimapenzi ya usambazaji wa uwezekano. Parameta ya joto, wakati imewekwa kwa 0, kimeharibu tabia hii, na mchakato unapaswa kuwa kabisa deterministic na kurejeshwa.2 Hata hivyo, kama utafiti unaonyesha, ukamilifu huu wa nadharia unashuka katika mazoezi. Makala ya blogu na vifaa vya utafiti vinavyohusiana vinaonyesha vyanzo viwili vya msingi vya upungufu. Kwanza ni Non-Determinism ya Pointi ya Kuanguka. Tathmini za msingi zinazohusiana na kupita mbele ya LLM zinategemea arithmetics ya Pointi ya Kuanguka, ambayo haiwezi kuthibitishwa kuwa sawa katika vifaa tofauti, au hata kwenye vifaa sawa na mipango tofauti ya parallelization.3 Utaratibu wa shughuli zinaweza kusababisha tofauti ndogo, isiyo ya maana katika thamani za uwezekano wa mwisho. Wakati tokens mbili au zaidi zina uwezekano wa juu karibu sawa, kama wakati P(a) = 0.9999999 na P(b) = 0.9999998, tofauti hizi za dakika zinaweza kusababisha argmax "kuvunja kiungo" tofauti, kusababisha chaguo tofauti cha token ijayo. Katika mifano ya MoE, njia ya tokens kwa wataalam tofauti ni sehemu muhimu ya hesabu. Hata hivyo, njia hii sio tu juu ya token yenyewe lakini juu ya mfululizo mzima wa tokens ambayo inashughulikiwa wakati huo. Utafiti inapatikana wazi kwamba wakati makundi ya tokens ni pamoja na input kutoka mfululizo tofauti, "wanacheza kwa spots buffer mtaalamu, kusababisha vipengele variable wataalam kwa njia."1 Hii inamaanisha kwamba moja, maombi ya mara kwa mara itakuwa batch na maombi tofauti ya mtumiaji kila wakati, kusababisha kufuata njia tofauti ya hesabu na kuzalisha output variable, hata katika joto la 0. ufumbuzi wa blog inaweza kuhusisha ufumbuzi wa busara kwa tatizo hili routing, labda kwa kuimarisha mipango ya kurejeshwa au kwa ku Utafiti juu ya siku zijazo unaotokana na Gemini Flash 2.5 Kazi ya "kuunda siku zijazo" sio tena tamaa tu, lakini mchakato unaoendelea unaoendeshwa na uvumbuzi usio na ujasiri na uwezekano. sehemu hii inachunguza uhusiano mgumu kati ya utabiri, maendeleo ya teknolojia, na kiini cha binadamu, hasa kama inahusiana na maono ya maono ambayo huunda ulimwengu wetu wa digital. Juu ya ujenzi huu wa baadaye ni mchanganyiko wa mawazo ya ujasiri na utekelezaji wa pragmatic. Inahusisha si tu kufikiria teknolojia mpya lakini pia kutabiri athari zao za kijamii, madhara ya kimaadili, na uwezekano wa mabadiliko ya paradigma. mtazamo huu wa mbele mara nyingi unaongozwa na tamaa ya kuchunguza - kuhoji juu ya uwezekano ambao kwa sasa inaweza kuonekana haiwezekani lakini inaweza, na ufahamu wa kutosha na rasilimali, kuwa ukweli. Dhana ya "Paradigms Emergent" inatumika kama lens muhimu kupitia ambayo kuchambua mchakato huu. Maono ya muda mrefu: Lengo la wazi, mara nyingi lenye ujasiri, la muda mrefu ambalo linachukua zaidi ya mwelekeo wa hivi karibuni wa soko na inazingatia mabadiliko ya msingi katika mwingiliano na uzoefu wa binadamu. Maendeleo ya iterative na kuchukua hatari: ahadi ya iteration ya kuendelea, prototyping ya haraka, na nia ya kuchukua hatari kubwa, hata kama inamaanisha kukabiliana na kushindwa au wasiwasi. Ujenzi wa mifumo ya mazingira: Mtazamo juu ya kuunda majukwaa yote na mifumo ambayo husaidia utambulisho mkubwa na kuwezesha maendeleo ya tatu, na hivyo kuimarisha upatikanaji na manufaa ya teknolojia. Mtazamo juu ya Uhusiano na Uzoefu: Imani ya msingi katika nguvu ya teknolojia kuunganisha watu na kuongeza uzoefu wao, iwe kwa njia ya mawasiliano, burudani, au aina mpya za uwepo. Mkakati wa Adaptive: Uwezo wa kurekebisha na kurekebisha mikakati kulingana na maendeleo ya teknolojia, maoni ya watumiaji, na mabadiliko ya soko, wakati bado kudumisha mtazamo wa jumla. Kwa hiyo, "Pandigma ya Kuumbwa" ya kujenga siku zijazo haitakuwa tu kuelezea mfululizo wa maendeleo ya teknolojia. Badala yake, itahifadhi mawazo ya kimkakati yanayohitajika kutafakari, kujenga, na kueneza ulimwengu mpya kabisa wa digital. Itahifadhi mchanganyiko wa ujuzi wa kiufundi na imani karibu ya falsafa kuhusu mwelekeo wa ushirikiano wa binadamu na kompyuta. Njia hii inatambua kwamba siku zijazo haifai tu kufichuliwa, lakini inajengwa kikamilifu kupitia uchaguzi wa makusudi, uwekezaji mkubwa, na ujasiri wa kufuatilia mawazo ambayo inaweza kuonekana ya ajabu awali. Ni juu ya kutafsiri dhana za abstract kama "kuwapo" au "kuunganishwa" katika ufumbuzi wa kisasa, wa teknolojia. Kwa kuwa determinism sasa ni tatizo lililopatikana, maabara ya AI inaweza kuanza kujenga darasa jipya la bidhaa. Maombi ya haraka zaidi yatakuwa "wakilishi wanaoweza kusimamiwa" ambao sio tu automatiska kazi lakini pia hutoa uthibitisho wa hatua kwa hatua wa "ukweli" wao, kama vile mantiki ya wazi ya AI ya deterministic.6 Hii itawezesha mifumo ya nguvu ya LLM kutumika kwa ajili ya uchunguzi wa moja kwa moja wa mkataba wa kisheria, msaada wa utambulisho wa matibabu, na ukaguzi wa ufuatiliaji wa kifedha.7 mifumo haya itahusisha ujuzi mkubwa na nguvu ya uzalishaji wa LLM na uaminifu na usimamizi wa mfumo wa jadi, msingi wa sheria. Mabadiliko haya yanaweza kusababisha " mifumo ya hybrid" ambayo inashirikisha mbinu za deterministic na generative.6 Katika mfumo huo, LLM ya ubunifu, ya uwezekano inaweza kuzalisha mfululizo wa mawazo, ambayo hutengenezwa na kutekelezwa na LLM ya deterministic ambayo inahakikisha matokeo ya mwisho ni yaliyomo, ya kuaminika, na yanayohusiana na seti ya sheria au mipango iliyopangwa. Watu wanazungumza kuhusu metaverse, wanazungumza kuhusu kijamii, wanazungumza kuhusu mambo haya yote, lakini ukweli wa msingi ni kwamba tunajenga miundombinu ya kizazi kipya cha ushirikiano wa binadamu na mashine. Kwa muda mrefu sana, AI ya kuzalisha imekuwa nguvu hii ya ubunifu ya kushangaza, lakini imekuwa ya random. Imekuwa kama binadamu, na huwezi kujenga biashara ya kuaminika juu ya kitu ambacho ni tu ... random. Kama karatasi kutoka kwa kundi la watafiti ilionyesha, "Udhaifu wa muundo wa matokeo yanaweza kusababisha kushindwa kwa uchambuzi wa chini."2 Hiyo sio jinsi unavyoweza kujenga jukwaa la kupanua. Tumeona marafiki zetu katika OpenAI kukusanya "$ 8.3 bilioni kwa ajili ya $ 40B fundraise" 14 na marafiki zetu katika Anthropic kukusanya "$ 13B Series F" 4 kwa sababu wanapata. Hili si kuhusu hype ya watumiaji tena. Hili ni juu ya kujenga "infrastructure ya kiwanda cha AI" 13 kwa ulimwengu halisi. Hili ni kuhusu siku za usoni za kazi, ambapo wafanyakazi wa AI wanahitaji kuwa wa kuaminika, utabiri, na kusimamiwa. Jambo ambalo tunazingatia sio tu kujenga mifano kubwa; tunajenga msingi mpya. msingi ambapo kulingana na mchango huo, unapata matokeo sawa. Ni rahisi sana. Ni ya kina sana. Hii ni kile kinachofungua awamu inayofuata ya ukuaji na kinaonyesha kwamba fedha isiyo ya kawaida tunazitumia - aina ya fedha ambayo itahifadhi mambo kama $ 500B StarGate Initiative ya OpenAI 14 - ni bet juu ya kitu halisi na kitu kinachowezekana. Sisi sio tu kujenga sanduku la uchawi; tunajenga mashine ya kufikiri. Na itakuwa ya kuaminika. vyanzo vya Kufikia Ufuatiliaji na Upatikanaji katika Mifano ya Lugha ya Juu (LLMs) E.I. Mind, kupatikana Septemba 10, 2025, https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 Non-Determinism ya “Deterministic” Mipangilio ya LLM - arXiv, kupatikana Septemba 10, 2025, https://arxiv.org/html/2408.04667v4 Je, Joto 0 Inahakikisha Matokeo ya LLM? - Vincent Schmalbach, upatikanaji wa Septemba 10, 2025, https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ Anthropic inachukua $ 13B Series F kwa $ 183B baada ya tathmini ya fedha, upatikanaji wa Septemba 10, 2025, https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation Cohere inachukua $ 500M kwa tathmini ya $ 6.8B ili kuharakisha ufanisi wa biashara na AI ya mfanyabiashara, upatikanaji wa Septemba 10, 2025, https://www.investpsp.com/fr/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ Deterministic vs. Generative AI: Tofauti muhimu - Sombra, kupatikana Septemba 10, 2025, https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai Understanding the Three Faces of AI: Deterministic, Probabilistic, and Generative | Artificial Intelligence | MyMobileLyfe | AI Consulting and Digital Marketing, accessed September 10, 2025, https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ Mipango ya kuzaliwa - Mipango ya kuzaliwa, kupatikana Septemba 10, 2025, https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies Mkakati wa kupeleleza katika mifano ya lugha: Jinsi ya LLM kuchagua Neno Juu?, kupatikana Septemba 10, 2025, https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word Kuelewa kwa nini output deterministic kutoka LLMs ni karibu haiwezekani - Unstract, kupatikana Septemba 10, 2025, https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ Kwenye LLM reproductibility, Aritra Biswas, upatikanaji wa Septemba 10, 2025, https://www.aritro.in/post/on-llm-reproductibility/ Reproducible AI: Kwa nini ni muhimu na jinsi ya kuboresha - Utafiti AIMultiple, upatikanaji wa Septemba 10, 2025, https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ Cohere Inapiga $500M, Inapiga $6.8B Ufafanuzi na Raison Uwekezaji wa mapema, upatikanaji wa Septemba 10, 2025, https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground OpenAI Inapiga $8.3B kwa $40B Fundraise yake - Maginative, kupatikana Septemba 10, 2025, https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ OpenAI inachukua dola bilioni 8.3 kwa tathmini ya dola bilioni 300 - Cosmico, kufikia Septemba 10, 2025, https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ Anthropic - Kujiunga Prospect, kupatikana Septemba 10, 2025, https://www.joinprospect.com/company/anthropic https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 https://arxiv.org/html/2408.04667v4 https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ https://www.aritro.in/post/on-llm-reproducibility/ https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ https://www.joinprospect.com/company/anthropic
