Как повторные запуски выявляют нестабильность, скрытую за единичной демонстрацией

Одна успешная генерация языковой модели не гарантирует повторяемости результата. Статья показывает, что даже при «детерминированных» настройках (температура=0, фиксированный seed) модели выдают разные ответы на идентичные запросы из-за особенностей API, численной точности и конфигурации инфраструктуры.

Критически важно для всех, кто оценивает модели для продакшена или принимает решения на основе их выводов: единственный успешный результат не должен служить доказательством надёжности системы. Необходимы повторные запуски и разделение «средней успешности» от «стабильной успешности».

Это аннотация к авторской статье. Мы не публикуем и не пересказываем чужие тексты целиком — полная версия у автора.