Nondeterminismus bei LLMs – Warumreproduzierbare KI-Ergebnisse für Unternehmen entscheidend sind

Nondeterminismus führt zu mehr Transparentz und höherer Qualität

Die unsichtbare Herausforderung im KI-Zeitalter

Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude oder Llama revolutionieren den

Business-Alltag. Sie schreiben Texte, analysieren Daten, beantworten Kundenanfragen –

und das zunehmend automatisiert und skalierbar. Doch ein technisches Detail bleibt oft

unbeachtet: Nondeterminismus bei der Inferenz, also bei der Ausführung von

Modellanfragen. Was verbirgt sich dahinter – und warum ist das für Entscheider:innen

so relevant?

Was bedeutet Nondeterminismus bei LLMs?

Im Paper „Defeating Nondeterminism in LLM Inference“ von Murati’s Thinking Machines

Lab wird ein zentrales Problem offengelegt: Die Ergebnisse von LLMs können

schwanken, abhängig davon, wie und mit wem das Modell auf einer GPU genutzt wird.

GPU-Kernels sind nicht batch-invariant – das heißt, identische Prompts können zu

unterschiedlichen Ergebnissen führen, je nachdem, welche anderen Anfragen

gleichzeitig verarbeitet werden.

Warum passiert das?

Viele GPU-Operationen sind auf Performance optimiert und führen

Rechenoperationen parallel aus. Kleinste Unterschiede in der Reihenfolge oder Präzision (Floating-Point-Arithmetik) können das Ergebnis beeinflussen. Batch-Verarbeitung verstärkt diese Effekte, insbesondere im Multi-User-Betrieb.

Was sind die Risiken für Unternehmen?

1. Compliance & Regulatorik

Gerade unter dem EU AI Act (ab Februar 2025) wird Nachvollziehbarkeit zur Pflicht.

Unterschiedliche Ergebnisse bei gleichen Inputs sind in regulierten Branchen (z. B.

Healthcare, Finance, Recht) ein Compliance-Risiko.

2. Produktqualität & Debugging

Fehler lassen sich schwerer reproduzieren, wenn die KI „mal so, mal so“ antwortet. Das

erschwert Qualitätsmanagement und Support.

3. Vertrauen in KI

Business-Entscheider:innen und Nutzer:innen verlieren Vertrauen, wenn sich die KI wie

eine Blackbox verhält und Ergebnisse nicht konsistent sind.

Die Lösung: Deterministische Inferenz

Murati’s Lab schlägt vor, die Inferenzprozesse so zu gestalten, dass sie batch-invariant

werden. Das bedeutet: - Gleiche Inputs liefern garantiert gleiche Outputs – unabhängig

von parallelen Anfragen. - Technisch erfordert das Präzisionsmanagement bei

Floating-Point-Operationen und Anpassungen auf Kernel-Ebene. - Für Unternehmen:

Mehr Kontrolle, bessere Auditierbarkeit und Compliance-Sicherheit.

Was heißt das für die Praxis?

KI-Anbieter gezielt prüfen: Fordern Sie Nachweise für deterministische Inferenz,

insbesondere bei kritischen Anwendungen.

Technische Due Diligence: Lassen Sie Ihre IT prüfen, wie Ihr Anbieter mit

Batch-Processing und Floating-Point-Arithmetik umgeht.

Kommunikation stärken: Transparenz zu diesem Thema schafft Vertrauen bei

Stakeholdern und Kund:innen.

Fazit: Reproduzierbarkeit ist der neue Goldstandard

Nondeterminismus ist kein Randproblem, sondern betrifft die Zukunftsfähigkeit von KI

im Business. Unternehmen, die auf deterministische Inferenz setzen, sind regulatorisch

und technisch klar im Vorteil – und stärken das Vertrauen in KI-basierte Prozesse.

Quellen: - Murati’s Thinking Machines Lab: „Defeating Nondeterminism in LLM

Inference“ (2024) - Eigene Analyse & Einordnung (Boris Thienert)

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