Khả năng tái tạo đầu ra (tính xác định) là thuộc tính mà ngay cả khi bạn nhập cùng một tham số hạt giống số ngẫu nhiên và dấu nhắc cho AI thế hệ, thì nó không nhất thiết trả về chính xác cùng một đầu ra mỗi khi nó được thực thi.
Nói chung, khả năng tái tạo đầu ra trong LLM là một khái niệm thể hiện mức độ có thể tái tạo cùng một đầu ra cho cùng một đầu vào (dấu nhắc, tham số, phiên bản mô hình). Trong ngành, cách suy nghĩ tiêu chuẩn là đặt tham số nhiệt độ thành 0 để chỉ chọn các mã thông báo có xác suất cao nhất và tiến gần hơn đến đầu ra cuối cùng. Tuy nhiên, trên thực tế, mọi người đều biết rằng ngay cả khi nhiệt độ = 0 được đặt, các đầu ra không khớp hoàn toàn do tính chất không giao hoán của các hoạt động dấu phẩy động trên GPU và sự biến động trong định tuyến trong xử lý hàng loạt và cấu hình MoE (chuyên gia hỗn hợp). Trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, tính không xác định này sẽ dễ dàng trở thành cạm bẫy trong các luồng kinh doanh giả định ``đầu vào giống nhau, kết quả giống nhau'' chẳng hạn như tái tạo thử nghiệm, đánh giá hợp đồng và nhật ký kiểm tra, và tại hiện trường, người ta thường xử lý các hạt giống cố định, các phiên bản mô hình cố định và các thiết kế thử lại cho phép có sự khác biệt về đầu ra. Bạn càng theo đuổi khả năng tái tạo hoàn chỉnh thì chi phí suy luận và xác minh sẽ càng cao, vì vậy cách tiếp cận tiêu chuẩn là thiết kế một thiết kế sử dụng độ chính xác khác nhau của khả năng tái tạo tùy thuộc vào mức độ quan trọng.