Investigadores de IA Resuelven la Crisis de Reproducibilidad de Larga Data en Modelos de Lenguaje
Nueva técnica logra consistencia perfecta en las respuestas de la IA, pero plantea interrogantes sobre las compensaciones de rendimiento y las prioridades de investigación
11 de septiembre de 2025 — Un equipo del Thinking Machines Lab ha publicado una investigación que aborda uno de los desafíos técnicos más persistentes de la inteligencia artificial: la incapacidad de los grandes modelos de lenguaje para producir resultados idénticos cuando se les proporcionan entradas idénticas, incluso bajo condiciones supuestamente determinísticas.
El trabajo, detallado en "Defeating Nondeterminism in LLM Inference", identifica la causa raíz de la inconsistencia de la IA y presenta una solución que logra una reproducibilidad perfecta, aunque a un costo computacional significativo. Los hallazgos han desatado un debate dentro de la comunidad de IA sobre si esto representa un avance fundamental o una ingeniería sofisticada que aborda un problema de nicho.
Desvelando al Verdadero Culpable
Durante años, los investigadores atribuyeron el no determinismo de la IA a la aritmética de coma flotante combinada con el procesamiento paralelo de GPU, una explicación que el equipo de Thinking Machines desmintió sistemáticamente. A través de una experimentación cuidadosa, demostraron que las operaciones de matriz individuales son en realidad determinísticas en diferentes ejecuciones.
La verdadera causa, descubrieron, reside en la "invariancia de lote" (batch invariance), es decir, cómo los sistemas de IA agrupan las solicitudes de los usuarios para la eficiencia del procesamiento. Las operaciones centrales como RMSNorm, la multiplicación de matrices y los mecanismos de atención cambian sus estrategias de cálculo internas según el tamaño del lote, produciendo resultados diferentes para entradas idénticas según la carga del servidor.
"La misma pregunta puede arrojar respuestas diferentes no por imprecisión matemática, sino por la cantidad de otros usuarios que enviaron solicitudes simultáneamente", explica la investigación. Esta revelación expone cómo las consultas de IA ostensiblemente idénticas se vuelven dependientes de un contexto computacional no relacionado.
Ingeniería de una Solución Determinística
En lugar de aceptar esta limitación, el equipo diseñó "kernels invariantes al lote" (batch-invariant kernels), rutinas computacionales modificadas que mantienen un comportamiento consistente independientemente del tamaño del lote. La solución requirió reimaginar tres operaciones fundamentales:
RMSNorm: Implementar estrategias de reducción de datos en paralelo consistentes en todos los tamaños de lote, evitando enfoques de "reducción dividida" optimizados para el rendimiento que varían con las dimensiones del lote.
Multiplicación de Matrices: Eliminar las estrategias "Split-K" que se ajustan dinámicamente según el tamaño de entrada, utilizando en su lugar configuraciones de kernel fijas con tamaños de mosaico consistentes.
Mecanismos de Atención: La modificación más compleja, que implica estrategias de tamaño de división fijo en lugar de división variable, asegurando patrones de reducción idénticos independientemente de la longitud de la secuencia.
Resultados Impactantes con Costos Significativos
Las pruebas en un modelo de 235 mil millones de parámetros produjeron resultados dramáticos. La implementación estándar de vLLM generó 80 respuestas únicas de 1.000 solicitudes idénticas. El enfoque invariante al lote logró una reproducibilidad perfecta: las 1.000 respuestas fueron idénticas a nivel de bits.
Sin embargo, este determinismo tuvo un costo computacional sustancial: aproximadamente un 60% de aumento en la latencia en comparación con las implementaciones optimizadas. Los investigadores reconocen que su implementación aún no está optimizada, pero la penalización de rendimiento plantea interrogantes sobre los escenarios de despliegue práctico.
Avance en el Aprendizaje por Refuerzo
La contribución más significativa de la investigación puede residir en las aplicaciones de aprendizaje por refuerzo. El equipo demostró que la divergencia numérica entre las fases de inferencia y entrenamiento convierte implícitamente los algoritmos "on-policy" en "off-policy", lo que requiere complejas medidas correctivas e introduce inestabilidades en el entrenamiento.
Al asegurar la identidad a nivel de bits entre el muestreo y el entrenamiento, su enfoque permite un "verdadero aprendizaje por refuerzo on-policy", eliminando la divergencia KL entre políticas y potencialmente estabilizando procesos de entrenamiento de IA que han desconcertado a los investigadores durante mucho tiempo.
Evaluaciones de Expertos Divergentes
El trabajo ha generado evaluaciones marcadamente contrastantes dentro de la comunidad de IA. Los revisores académicos elogian la investigación como un "trabajo fundacional" y de "precisión diagnóstica excepcional", comparándolo con la transformación de la IA de un "arte empírico a una disciplina de ingeniería rigurosa".
Una evaluación académica detallada describe el descubrimiento de la invariancia de lote como "razonamiento deductivo brillante" y califica la estrategia de tamaño de división fijo para la atención como "particularmente perspicaz". La evaluación enfatiza las profundas implicaciones para el aprendizaje por refuerzo, sugiriendo que el trabajo "descubre y resuelve un error pernicioso de bajo nivel que probablemente ha sido una variable de confusión en innumerables experimentos".
Sin embargo, perspectivas más escépticas cuestionan la relevancia más amplia de la investigación. Observadores de la industria señalan que, si bien es técnicamente sólida, la obra aborda problemas principalmente relevantes para investigadores e ingenieros, en lugar de para los usuarios finales. Algunos ven el enfoque en el determinismo como un indicio de que el campo "se está quedando sin fronteras reales".
"Que un laboratorio con el linaje de OpenAI destaque el determinismo como su mensaje de debut se siente extrañamente decepcionante", señala un análisis de la industria. "El trabajo es sólido, pero como declaración insignia, se lee más como una meticulosa nota de laboratorio que como una visión movilizadora".
Aplicaciones Prácticas y Limitaciones
El enfoque determinístico muestra un valor claro en dominios específicos que requieren consistencia absoluta: reproducibilidad en investigación científica, cumplimiento normativo, modelado financiero y aplicaciones de misión crítica donde "casi la misma respuesta" es inaceptable.
Para las aplicaciones de consumo optimizadas para la velocidad y la rentabilidad, la penalización del 60% en el rendimiento presenta barreras significativas. El equipo de investigación sugiere que la brecha podría reducirse con una ingeniería de kernels optimizada, pero podrían persistir compensaciones fundamentales entre el rendimiento máximo y la invariancia de lote.
Implicaciones para el Mercado y la Inversión
Los clientes empresariales en industrias reguladas podrían impulsar la demanda de servicios de IA determinísticos, creando potencialmente segmentos de mercado premium para los proveedores de la nube. Sin embargo, los costos de rendimiento podrían limitar una adopción más amplia fuera de los casos de uso especializados.
Los fabricantes de hardware podrían explorar chips especializados optimizados para operaciones invariantes al lote, aunque tales desarrollos siguen siendo altamente especulativos dadas las penalizaciones de rendimiento actuales. El impacto más inmediato probablemente se centre en las empresas de infraestructura de IA que pueden ofrecer inferencia determinística como niveles de servicio diferenciados.
Los analistas de inversión sugieren que la importancia del trabajo depende en gran medida de las mejoras en la implementación y de si la brecha de rendimiento puede reducirse sustancialmente mediante una ingeniería de kernels avanzada.
Madurez Técnica vs. Innovación
La investigación destaca una tensión fundamental en el desarrollo de la IA entre superar los límites de rendimiento y garantizar la fiabilidad del sistema. Si bien la solución de invariancia de lote demuestra una impresionante disciplina de ingeniería, persisten las preguntas sobre si una optimización tan meticulosa representa la asignación más productiva de recursos de investigación.
El trabajo sin duda avanza la fiabilidad del sistema de IA y proporciona las bases para un aprendizaje por refuerzo más estable. Si esto constituye una innovación disruptiva o una resolución sofisticada de problemas en un dominio especializado, sigue siendo una cuestión de perspectiva y contexto de aplicación.
Para las organizaciones que requieren una consistencia de IA demostrable, la investigación ofrece un camino claro a seguir. Para el ecosistema de IA más amplio, centrado en la expansión de capacidades y las ganancias de eficiencia, la relevancia sigue siendo más limitada. El logro técnico es innegable; su potencial transformador depende en gran medida de los futuros esfuerzos de optimización y de la evolución de los requisitos del mercado para el determinismo de la IA.
Descargo de responsabilidad de inversión: El análisis presentado representa una evaluación informada basada en investigación técnica y no debe constituir asesoramiento de inversión específico. Las inversiones en tecnología de IA conllevan riesgos inherentes, y el rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Se recomienda a los lectores consultar a asesores financieros calificados antes de tomar decisiones de inversión.