이 논문은 LLM의 예측 불가능성이 부동소수점 수치 정밀도의 유한성에서 비롯됨을 엄밀히 분석한다. 트랜스포머 레이어를 통해 반올림 오차가 전파·증폭·소멸하는 과정을 추적하고, 초기 레이어에서 작은 섭동이 이진적 결과(급격한 증폭 또는 완전 감쇠)를 낳는 '눈사태 효과'를 발견했다. LLM은 입력 의존 임계값에 따라 3개 카오스 영역(안정·카오스·신호 지배)을 보이며 이 특성은 범용적·스케일 의존적으로 나타난다.
- •LLM의 수치 불안정성을 부동소수점 정밀도 관점에서 엄밀 분석
- •초기 레이어의 '눈사태 효과': 작은 섭동이 이진적 증폭·감쇠
- •3개 영역: 안정(섭동 감쇠), 카오스(오차 지배), 신호 지배
- •입력 의존 임계값에 따라 영역 전환, 범용·스케일 의존적
- •다중 데이터셋·아키텍처에서 검증
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Numerical Instability and Chaos: Quantifying the Unpredictability of Large Language Models
- 1.LLM 예측 불가능성의 근본 원인은 부동소수점 수치 정밀도
- 2.초기 레이어 '눈사태 효과'가 카오스 행동의 기원
- 3.안정/카오스/신호 3영역이 입력 의존 임계로 전환
왜 중요한가?
LLM 에이전트 배포에서 동일 입력이 다른 출력을 내는 신뢰성 이슈가 급부상. 이 논문은 그 원인을 하드웨어·수치 차원까지 파고들어 구조적 이해를 제공, 에이전트 안정성 설계의 기초.
본문 미리보기
arXiv:2604.13206v1 Announce Type: new Abstract: As Large Language Models (LLMs) are increasingly integrated into agentic workflows, their unpredictability stemming from numerical instability has emerged as a critical reliability issue. While recent studies have demonstrated the significant downstream effects of these instabilities, the root causes and underlying mechanisms remain poorly understood. In this paper, we present a rigorous analysis of how unpredictability is rooted in the finite num
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