論文の概要: Introducing Background Temperature to Characterise Hidden Randomness in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22411v1
• Date: Fri, 24 Apr 2026 10:11:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.420363
• Title: Introducing Background Temperature to Characterise Hidden Randomness in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける隠れランダム性を特徴付ける背景温度の導入
• Abstract要約: 本稿では,実装に依存した摂動過程によって誘導される有効温度である,エンファンバックグラウンド温度$T_mathrmbg$の概念を紹介する。 理想参照システムの等価温度$T_n(I)$を介して$T_bg$を推定する経験的プロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27299033472568546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Even when decoding with temperature $T=0$, large language models (LLMs) can produce divergent outputs for identical inputs. Recent work by Thinking Machines Lab highlights implementation-level sources of nondeterminism, including batch-size variation, kernel non-invariance, and floating-point non-associativity. In this short note we formalize this behavior by introducing the notion of \emph{background temperature} $T_{\mathrm{bg}}$, the effective temperature induced by an implementation-dependent perturbation process observed even when nominal $T=0$. We provide clean definitions, show how $T_{\mathrm{bg}}$ relates to a stochastic perturbation governed by the inference environment $I$, and propose an empirical protocol to estimate $T_{bg}$ via the equivalent temperature $T_n(I)$ of an ideal reference system. We conclude with a set of pilot experiments run on a representative pool from the major LLM providers that demonstrate the idea and outline implications for reproducibility, evaluation, and deployment.
• Abstract（参考訳）: 温度$T=0$で復号しても、大言語モデル(LLM)は同一入力に対して発散出力を生成することができる。 Thinking Machines Labの最近の研究は、バッチサイズのバリエーション、カーネルの非不変性、浮動小数点非連想性など、非決定性の実装レベルソースを強調している。 本稿では、この振る舞いを、名目$T=0$であっても観測される実装依存摂動過程によって誘導される実効温度である「emph{background temperature} $T_{\mathrm{bg}}$」の概念を導入することによって形式化する。 クリーンな定義を提供し、$T_{\mathrm{bg}}$が推論環境$I$によって支配される確率的摂動とどのように関連しているかを示し、理想参照システムの等価温度$T_n(I)$を介して$T_{bg}$を推定する経験的プロトコルを提案する。 我々は,LLMプロバイダの代表的プール上で実施される一連の実験で,再現性,評価,展開に関する概念を実証し,その意義を概説する。

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