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Evidence for AI operations

Enterprise AI Operations Dictionary

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Reproducibility／Determinism研究

用語・参照用語・参照公式仕様のみ公式仕様のみ鮮度未確認鮮度を確定できない

記事状態: 公開 · 最終確認: 未確認

要点

「再現性は環境境界を伴う契約である。PyTorch 2.14 Docsもrelease・commit・platform・CPU/GPU間の完全再現を保証せず、seedとdeterministic optionで特定環境の非決定性を減らす設計を示す。これをhosted LLMの文字列一致保証へ外挿してはならない。」

現在の判断

PyTorchの公式Docsは、release・commit・platformが違えば完全再現を保証せず、CPU/GPUでも同一seedで一致しない場合があると明記する。同一環境でseed等を固定すれば乱数源を制御し、利用可能なdeterministic algorithmを選べるが、速度低下や非対応演算のerrorがあり得る。ここから、再現性を「同一環境での再実行」「同一release/platformでの許容差」「異なるrelease/providerでの意味的同等性」に分ける設計は導けるが、LLM APIのdeterministic挙動はこの資料では確立されない。

どこまで当てはまるか

evaluation / Enterprise AI Core / implementation / benchmark

詳しく理解する

なぜ重要か

AIの再現性は「同じpromptなら同じ文字列」と単純化できず、model/API/release/platform/tool/data/configと許容差を明示しないとbenchmark・監査・regression testが壊れる。

対象範囲と前提

evaluation / Enterprise AI Core / implementation / benchmark

検討ポイント

固定seed・deterministic option・環境固定で、どの範囲の再現性が主張できるか。PyTorch実装知をLLM製品挙動へ一般化できるか。

EVIDENCE TABLE

  • source class: author-maintained implementation documentation; exact title: Reproducibility; author/org: PyTorch; canonical URL: https://docs.pytorch.org/docs/2.14/notes/randomness.html publication/update/access: created and last updated 2026-05-14 / accessed 2026-09-13 JST; version/release/tag/commit/API revision/model ID: PyTorch 2.14 documentation; supporting locator: lines 406-414（release/commit/platform/CPU-GPU間の完全再現を保証しない、specific environmentでnondeterminismを減らす、determinismの速度コスト）; lines 418-423（seed）; lines 448-461（deterministic algorithms and error）; evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE; relation: support / counter / limit.

利用できる条件

Docsは公開。実機の再現性試験は、同一model ID、API revision、prompt、sampling、tool/data snapshot、依存lock、hardware、locale/timezoneを固定できる環境が必要。認証済みprovider/tenant試験は未実施。

実装・運用

再現性契約の設計候補。run manifestと許容差（exact、structured-field、numeric tolerance、semantic rubric、abstain）を定義する段階。実測なし。

確認・評価方法

同じfixtureを最低複数回・複数seedで実行し、文字列一致率、構造一致率、数値許容差、引用集合一致、tool trace一致、タスクscore分布を分離する。release/platform/providerをcross-cellとして記録する。未実行。

セキュリティとプライバシー

SECURITY/PRIVACY: seedやpromptに秘密を含めない。AUDIT: model/API/release/config/tool/data hashと実行時刻を保存。COST: repeated trialsとjudge callを予算化。OPERABILITY: nondeterministic failureをretryで隠さず、分布・停止条件・再検証期限を記録する。

確認できていること

  • PyTorchの公式Docsは、release・commit・platformが違えば完全再現を保証せず、CPU/GPUでも同一seedで一致しない場合があると明記する。同一環境でseed等を固定すれば乱数源を制御し、利用可能なdeterministic algorithmを選べるが、速度低下や非対応演算のerrorがあり得る。ここから、再現性を「同一環境での再実行」「同一release/platformでの許容差」「異なるrelease/providerでの意味的同等性」に分ける設計は導けるが、LLM APIのdeterministic挙動はこの資料では確立されない。

よくある失敗・反証

  • PyTorch Docsは深層学習実装の証拠であり、hosted LLMのserver-side routing、weight更新、sampling、tool結果、検索index、hidden system promptを扱わない。bitwise一致とタスク意味一致は別。deterministic flag自体が全演算を救済しない。

  • PyTorchの実装仕様をLLMサービスの保証と書かない。1回一致・人間の印象・retry成功だけで再現性を閉じない。 UNIT_CLOSE_STATUS: INDIVIDUAL_BOUNDED_CLOSE / EVIDENCE_RECORDED / UNKNOWN_PRESERVED

    ---

実務での使い方

  • Docsは公開。実機の再現性試験は、同一model ID、API revision、prompt、sampling、tool/data snapshot、依存lock、hardware、locale/timezoneを固定できる環境が必要。認証済みprovider/tenant試験は未実施。

  • 再現性契約の設計候補。run manifestと許容差（exact、structured-field、numeric tolerance、semantic rubric、abstain）を定義する段階。実測なし。

  • 同じfixtureを最低複数回・複数seedで実行し、文字列一致率、構造一致率、数値許容差、引用集合一致、tool trace一致、タスクscore分布を分離する。release/platform/providerをcross-cellとして記録する。未実行。

  • SECURITY/PRIVACY: seedやpromptに秘密を含めない。AUDIT: model/API/release/config/tool/data hashと実行時刻を保存。COST: repeated trialsとjudge callを予算化。OPERABILITY: nondeterministic failureをretryで隠さず、分布・停止条件・再検証期限を記録する。

  • 次回本文ではreproducibility profileをexact / bounded / semantic / distributionalに分け、各profileに固定対象・許容差・trial数・model/API ID・tool/data snapshotを付す。LLM providerごとの再現性仕様は別途PRODUCT_VOLATILE採集する。

まだ確認できていないこと

  • EA-112-UNKNOWN-01

    各providerのseed・temperature・system prompt・model snapshot・backend固定可否、API更新時の挙動、tool/RAGの再現性、意味的同等性scorerの妥当性。

  • EA-112-UNKNOWN-CURRENTNESS

    外部根拠の再確認日がcanonical body/control-planeで確定していないため、currentnessはUNKNOWNとして保持する。日付を推測補完しない。

根拠資料

出典ID・検証情報・機械可読データ

根拠の種類と情報の鮮度は、ラベルとアイコンで確認できます。

記事ID
EA-112
最終確認日
—
提供元・モデル・プラン・利用環境
—
対象地域
—
元資料の全文と収録照合記録
WHY_THIS_MATTERS_TO_UPDATE

AIの再現性は「同じpromptなら同じ文字列」と単純化できず、model/API/release/platform/tool/data/configと許容差を明示しないとbenchmark・監査・regression testが壊れる。

SCOPE_ROUTING

evaluation / Enterprise AI Core / implementation / benchmark

CLAIM_OR_RESEARCH_QUESTION

固定seed・deterministic option・環境固定で、どの範囲の再現性が主張できるか。PyTorch実装知をLLM製品挙動へ一般化できるか。

EVIDENCE TABLE
  • source class: author-maintained implementation documentation; exact title: Reproducibility; author/org: PyTorch; canonical URL: https://docs.pytorch.org/docs/2.14/notes/randomness.html publication/update/access: created and last updated 2026-05-14 / accessed 2026-09-13 JST; version/release/tag/commit/API revision/model ID: PyTorch 2.14 documentation; supporting locator: lines 406-414（release/commit/platform/CPU-GPU間の完全再現を保証しない、specific environmentでnondeterminismを減らす、determinismの速度コスト）; lines 418-423（seed）; lines 448-461（deterministic algorithms and error）; evidence label: VERIFIED_SPEC + PRODUCT_VOLATILE; relation: support / counter / limit.
FINDINGS

PyTorchの公式Docsは、release・commit・platformが違えば完全再現を保証せず、CPU/GPUでも同一seedで一致しない場合があると明記する。同一環境でseed等を固定すれば乱数源を制御し、利用可能なdeterministic algorithmを選べるが、速度低下や非対応演算のerrorがあり得る。ここから、再現性を「同一環境での再実行」「同一release/platformでの許容差」「異なるrelease/providerでの意味的同等性」に分ける設計は導けるが、LLM APIのdeterministic挙動はこの資料では確立されない。

LIMITS / COUNTEREVIDENCE / FAILURE ENVELOPE

PyTorch Docsは深層学習実装の証拠であり、hosted LLMのserver-side routing、weight更新、sampling、tool結果、検索index、hidden system promptを扱わない。bitwise一致とタスク意味一致は別。deterministic flag自体が全演算を救済しない。

AVAILABILITY_GATES

Docsは公開。実機の再現性試験は、同一model ID、API revision、prompt、sampling、tool/data snapshot、依存lock、hardware、locale/timezoneを固定できる環境が必要。認証済みprovider/tenant試験は未実施。

IMPLEMENTATION_STATE

再現性契約の設計候補。run manifestと許容差（exact、structured-field、numeric tolerance、semantic rubric、abstain）を定義する段階。実測なし。

BENCHMARK_OR_EVAL

同じfixtureを最低複数回・複数seedで実行し、文字列一致率、構造一致率、数値許容差、引用集合一致、tool trace一致、タスクscore分布を分離する。release/platform/providerをcross-cellとして記録する。未実行。

SECURITY / PRIVACY / AUDIT / COST / OPERABILITY

SECURITY/PRIVACY: seedやpromptに秘密を含めない。AUDIT: model/API/release/config/tool/data hashと実行時刻を保存。COST: repeated trialsとjudge callを予算化。OPERABILITY: nondeterministic failureをretryで隠さず、分布・停止条件・再検証期限を記録する。

SAFE_WORDING_FOR_FUTURE_BOOK

「再現性は環境境界を伴う契約である。PyTorch 2.14 Docsもrelease・commit・platform・CPU/GPU間の完全再現を保証せず、seedとdeterministic optionで特定環境の非決定性を減らす設計を示す。これをhosted LLMの文字列一致保証へ外挿してはならない。」

UPDATE_WORK_HANDOFF

次回本文ではreproducibility profileをexact / bounded / semantic / distributionalに分け、各profileに固定対象・許容差・trial数・model/API ID・tool/data snapshotを付す。LLM providerごとの再現性仕様は別途PRODUCT_VOLATILE採集する。

OPEN_UNKNOWN

各providerのseed・temperature・system prompt・model snapshot・backend固定可否、API更新時の挙動、tool/RAGの再現性、意味的同等性scorerの妥当性。

STOP_CONDITION

PyTorchの実装仕様をLLMサービスの保証と書かない。1回一致・人間の印象・retry成功だけで再現性を閉じない。 UNIT_CLOSE_STATUS: INDIVIDUAL_BOUNDED_CLOSE / EVIDENCE_RECORDED / UNKNOWN_PRESERVED

---

  • EVD-EA-112-URL-074C7E7A6B68研究資料研究資料根拠の出所: SOURCE_PACKET_REFERENCE

    source class: author-maintained implementation documentation; exact title: Reproducibility; author/org: PyTorch; canonical URL:

    裏付ける内容
    —
    確認日
    —
    出典・実験ID
    SRC-EA-112-URL-074C7E7A6B68
    検証箇所
    EVIDENCE TABLE · - source class: author-maintained implementation documentation; exact title: Reproducibility; author/org: PyTorch; canonical URL: https://docs.pytorch.org/docs/2.14/notes/randomness.html
    適用範囲
    EVIDENCE TABLE
    出典・来歴
    SOURCE_PACKET_REFERENCE_PROJECTED
    限界
    元の監査済み資料に記載された参照先です。URLの復元は、資料の最新性や全主張の支持を新たに検証したことを意味しません。
  • EA-112-R11-RESEARCH研究資料研究資料根拠の出所: AUDITED_CANONICAL_RESEARCH_PACKET

    EA-112 監査済みresearch / canonical revision binding

    裏付ける内容
    PyTorchの公式Docsは、release・commit・platformが違えば完全再現を保証せず、CPU/GPUでも同一seedで一致しない場合があると明記する。同一環境でseed等を固定すれば乱数源を制御し、利用可能なdeterministic algorithmを選べるが、速度低下や非対応演算のerrorがあり得る。ここから、再現性を「同一環境での再実行」「同一release/platformでの許容差」「異なるrelease/providerでの意味的同等性」に分ける設計は導けるが、LLM APIのdeterministic挙動はこの資料では確立されない。
    確認日
    —
    出典・実験ID
    COMM-040-EA0112
    検証箇所
    COMM-040-EA0112 · EA-112-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1 · content/staging/EA-112.md
    適用範囲
    監査済みEA本文・canonical revision・既存Source Graph relationの範囲。欠損currentnessは推測で閉じない。
    出典・来歴
    AUDIT_PASS_CANONICAL_BINDING
    限界
    canonical監査・revision bindingの存在を示す。外部ソースcurrentnessが本文またはcontrol-planeで確定していない場合は、currentnessをUNKNOWNのまま保持する。
  • EA-112-R11-WEB-READBACK実装資料実装資料根拠の出所: IMPLEMENTATION_READBACK

    EA-112 Web body identity / canonical readback

    裏付ける内容
    canonical staging bodyのSHA-256一致とR9 canonical ledger readbackをProduction projectionの入力として検証する。
    確認日
    —
    出典・実験ID
    WEBBODY-EA0112-R8-852B0F6F
    検証箇所
    WEBBODY-EA0112-R8-852B0F6F · content/staging/EA-112.md · EA-112-R5-LEGACY-MIGRATION-20261008-R1
    適用範囲
    R9/R10 canonical readback後のProduction生成時body identity。
    出典・来歴
    CANONICAL_READBACK_BODY_HASH_MATCH
    限界
    body identity/readbackは本文claim自体の真偽や外部ソースの最新性を追加保証しない。
出典ID
COMM-040-EA0112, SRC-EA-112-URL-074C7E7A6B68, WEBBODY-EA0112-R8-852B0F6F
追跡中のUNKNOWN ID
EA-112-UNKNOWN-01, EA-112-UNKNOWN-CURRENTNESS
再確認のきっかけ
canonical revision/publication state change · body artifact hash change · source currentness change · new contradiction or implementation readback

機械検査: 通過 — Automated validation does not guarantee accuracy or authorize execution.

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