这个问题我特意问过ChatGPT，结论是即便是确定的超参数和随机种子，在不同的设备上训练也不会产生确定的模型。原因是浮点数计算在不同的GPU上会有微小的差别，这些差别累积起来就会对模型产生很大的影响。

【 在 netvideo 的大作中提到: 】
: 我确定,比如生成式大语言模型在推理时，确定的输入会有一个确定的词表概率输出，然后解码成文本时引入随机数。在训练时如果固定所用超参数和随机种子，确定的数据就会训练出一个确定的模型。
: 知识的压缩不是本质，相关性才是本质，大语言模型学习的是词的相关性，图像识别学习的是像素的相关性
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