LLM推理时模型预测结果不稳定原因分析
在大模型安全与隐私保护研究中，我们观察到LLM在推理过程中存在预测结果不稳定的现象。这种不稳定性可能源于多个技术层面的因素。
主要原因分析
1. 随机性采样机制
import torch
model = transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
model.eval()
# 多次推理同一输入，结果差异较大
input_text = "今天天气如何？"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
for i in range(5):
output = model.generate(input_ids, max_length=20, do_sample=True)
print(f"第{i+1}次结果: {tokenizer.decode(output[0])}")
2. 温度参数设置影响 温度参数控制输出随机性，过高会导致结果发散，过低则可能陷入局部最优。
复现步骤
- 使用相同输入文本进行多次推理
- 观察输出序列的多样性变化
- 调整采样参数后重复实验
这种不稳定性在安全测试中需要特别关注，因为它可能影响模型的可预测性和可靠性。建议在安全评估中考虑这种随机性因素。
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