IA Reprodutível: Por que é Importante e Como Melhorá-la
A reprodutibilidade é um aspecto fundamental dos métodos científicos, permitindo que pesquisadores repliquem um experimento ou estudo e alcancem resultados consistentes usando a mesma metodologia. Este princípio é igualmente vital em aplicações de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML), onde a capacidade de reproduzir resultados garante a inference estável entre ambientes de model.
- ~5% dos pesquisadores de IA compartilham o código-fonte e menos de um terço deles compartilham dados de teste em seus artigos de pesquisa. 1
- Menos de um terço da pesquisa de IA é reprodutível, ou seja, verificável. 2
Isso é comumente referido como a crise de reprodutibilidade ou replicação na IA.3 Explore por que a reprodutibilidade é importante para a IA e como as empresas podem melhorar a reprodutibilidade em suas aplicações de IA.
O que é reprodutibilidade em inteligência artificial?
A reprodutibilidade de IA é a capacidade de alcançar os mesmos ou resultados semelhantes usando o mesmo dataset e algoritmo de IA dentro do mesmo ambiente.
- O dataset é o conjunto de treinamento que o algoritmo de IA usa para fazer previsões.
- O algoritmo de IA consiste no tipo de model, parâmetros e hiperparâmetros do model, features e outro código.
- O ambiente refere-se ao software e hardware usados para executar o algoritmo.
Para alcançar a reprodutibilidade em sistemas de IA, as alterações em todos os três componentes devem ser rastreadas e registradas.
Por que a reprodutibilidade é importante na IA?
A reprodutibilidade é crucial tanto para a pesquisa de IA quanto para as aplicações de IA na empresa porque:
Para pesquisa de IA / ML, o progresso científico depende da capacidade de pesquisadores independentes de escrutinar e reproduzir os resultados de um estudo.4 O machine learning não pode ser melhorado ou aplicado em outras áreas se seus componentes essenciais não forem documentados para reprodutibilidade. A falta de reprodutibilidade apaga a linha entre a produção científica e o marketing.
Para aplicações de IA nos negócios, a reprodutibilidade permitiria a construção de sistemas de IA menos propensos a erros. Menos erros beneficiariam as empresas e seus clientes, aumentando a confiabilidade e a previsibilidade, já que as empresas podem entender quais componentes levam a certos resultados. Isso é necessário para convencer os tomadores de decisão a escalar sistemas de IA e permitir que mais usuários se beneficiem deles
Quais são os desafios em relação à IA reprodutível?
Desafio | Exemplo |
|---|---|
Aleatoriedade | Resultados diferentes do stochastic gradient descent (SGD) em deep learning |
Falta de Padronização no Pré-processamento | Diferentes remoções de stopwords em NLP afetando a performance do model |
Hardware/Software Não Determinístico | Diferenças nos resultados em NVIDIA GPU vs. AMD GPU |
Ajuste de Hiperparâmetros | Diferenças na taxa de aprendizado no XGBoost alterando drasticamente a performance |
Falta de Documentação/Compartilhamento de Código | Models Transformer sem implementação detalhada de normalização de camada |
Problemas de Versionamento | Mudanças na API do TensorFlow 1.x vs. TensorFlow 2.x afetando a reprodutibilidade |
Disponibilidade/Variabilidade do Dataset | Datasets proprietários de saúde que não são acessíveis para replicação |
Recursos Computacionais | Models de última geração como GPT-4 exigindo clusters massivos de GPU para replicar o treinamento |
Overfitting em Conjuntos de Teste Específicos | Relato de resultados apenas em divisões específicas de dataset, overfitting aos dados de teste |
Viés/Seleção Seletiva de Resultados | Relato apenas da melhor execução experimental sem divulgar outros resultados |
1. Aleatoriedade e natureza estocástica dos algoritmos
Muitos models de IA, especialmente algoritmos de deep learning, incorporam aleatoriedade durante seus processos de treinamento e inference. Por exemplo, a inicialização aleatória de pesos, camadas de dropout e o stochastic gradient descent (SGD) contribuem para a variabilidade, mesmo usando o mesmo dataset, base de código e ambiente.
Este problema é especialmente pronunciado em Large Language Models (LLMs), como GPT-5, Gemini ou LLaMA, que são inerentemente probabilísticos. Mesmo quando solicitados com o mesmo input e configuração, eles podem gerar outputs diferentes, particularmente se os parâmetros de temperature ou top-k sampling forem ajustados. Essas configurações controlam a aleatoriedade da geração de output:
- Temperature ajusta a distribuição de probabilidade usada durante a amostragem de tokens. Uma temperatura mais alta (ex: 1.0) produz outputs mais diversos e criativos, enquanto uma temperatura mais baixa (ex: 0.2) gera respostas mais determinísticas.
- Top-k ou top-p (nucleus) sampling controla ainda mais a aleatoriedade, limitando a gama de tokens considerados em cada etapa.
Pedir a um LLM para resumir o mesmo parágrafo duas vezes com uma temperatura de 0,9 pode resultar em resumos significativamente diferentes. Essa variabilidade torna difícil verificar ou reproduzir o comportamento do model, a menos que as configurações sejam fixas e explicitamente documentadas.
Em aplicações empresariais, como sumarização de contratos, respostas de chatbot, ou assistentes de codificação por IA, essa imprevisibilidade apresenta desafios para depuração, conformidade e garantia de qualidade. As equipes podem ter dificuldade em rastrear qual configuração levou a um output específico, a menos que todos os parâmetros, incluindo a semente aleatória e a temperatura, sejam registrados consistentemente.
Por exemplo, o Thinking Machines Lab explicou a falha de invariância de lote como uma fonte importante de não determinismo na inference de LLM. Idealmente, um model deveria produzir o mesmo output para um determinado prompt, independentemente de ser processado sozinho ou junto com outras solicitações. No entanto, os sistemas de serviço modernos agrupam solicitações dinamicamente para melhorar a eficiência da GPU, e muitos kernels de GPU variam seus padrões de execução dependendo do tamanho ou layout do lote.
Como as operações de ponto flutuante não são perfeitamente associativas, pequenas mudanças na ordem de computação podem alterar ligeiramente os logits. Durante a decodificação, essas minúsculas diferenças podem eventualmente levar o model a selecionar tokens diferentes, causando outputs diferentes mesmo com configurações determinísticas (ex: temperatura = 0). Na prática, o resultado do model depende de quais outras solicitações compartilham o lote, fazendo com que a inference pareça não determinística.5
2. Falta de padronização no pré-processamento de dados
Etapas de pré-processamento, como aumento de dados, normalização e extração de features, muitas vezes não são documentadas ou compartilhadas de forma consistente. Pequenas mudanças na forma como os dados são pré-processados, mesmo aquelas aparentemente menores, como erros de arredondamento, podem levar a resultados diferentes. Isso é particularmente verdadeiro para tarefas de processamento de imagem ou processamento de linguagem natural, onde a variabilidade dos dados é alta.
3. Hardware e software não determinísticos
A execução de algoritmos de IA pode variar entre diferentes hardwares (CPUs, GPUs, TPUs) e até mesmo no mesmo hardware devido a processos não determinísticos subjacentes em bibliotecas. Diferenças nas versões dessas bibliotecas podem introduzir variabilidade adicional, mesmo quando o código e os dados são idênticos.
Por exemplo, o PyTorch 2.10 introduziu várias melhorias focadas em determinismo e depuração de problemas numéricos em fluxos de trabalho de ML modernos.
À medida que o aprendizado por reforço distribuído e as pipelines de pós-treinamento em larga escala se tornam mais comuns, garantir a execução reprodutível e diagnosticar divergências numéricas sutis tornou-se cada vez mais importante. Para resolver isso, o lançamento adicionou novas capacidades de depuração, como o DebugMode, que rastreia chamadas despachadas e ajuda a identificar fontes de instabilidade numérica durante a execução.6
4. Ajuste de hiperparâmetros
Muitos models de IA dependem de hiperparâmetros, como taxa de aprendizado, tamanho do lote ou força de regularização, que precisam ser ajustados (fine-tuned). Frequentemente, esses não são compartilhados com detalhes suficientes, ou sua seleção não é explicada rigorosamente, tornando difícil reproduzir os resultados. Além disso, pequenas mudanças nos hiperparâmetros podem resultar em resultados de performance muito diferentes.
5. Falta de documentação detalhada e compartilhamento de código
Mesmo quando os artigos de pesquisa fornecem código, ele pode não estar completo ou totalmente alinhado com os resultados publicados. Alguns elementos críticos, como bibliotecas específicas, pesos do model ou pipelines de dados, podem não ser divulgados, dificultando a reprodução exata.
6. Problemas de versionamento
A natureza dinâmica dos ecossistemas de software de IA significa que bibliotecas e frameworks estão em constante evolução. Um model treinado usando uma versão específica de uma biblioteca pode não ter a mesma performance quando executado em uma versão posterior, mesmo que o código permaneça inalterado. Manter o controle de versões para todas as dependências pode ser difícil, e o versionamento é frequentemente mal documentado.
7. Disponibilidade e variabilidade do dataset
Alguns datasets usados em pesquisa de IA são proprietários ou não estão disponíveis publicamente, tornando impossível replicar estudos. Mesmo quando os datasets estão disponíveis, pode haver variações devido à amostragem, atualizações ou diferentes técnicas de pré-processamento aplicadas no momento da pesquisa.
8. Recursos computacionais
Reproduzir models de IA de última geração geralmente requer recursos computacionais significativos, incluindo hardware especializado como GPUs ou TPUs. Pesquisadores ou profissionais sem acesso ao mesmo nível de recursos podem achar difícil replicar os resultados.
9. Overfitting em conjuntos de teste específicos
Em alguns casos, os models são inadvertidamente ajustados excessivamente (overfitted) a conjuntos de teste ou benchmarks específicos. Quando esses models são testados em ambientes diferentes ou em datasets ligeiramente alterados, os resultados podem não se generalizar, tornando a reprodutibilidade desafiadora.
10. Viés no relato e seleção seletiva de resultados
Pesquisadores podem relatar a versão de melhor performance de um model após múltiplas execuções sem especificar a variabilidade entre as execuções ou divulgar o número total de experimentos realizados. Esse relato seletivo distorce a reprodutibilidade percebida dos resultados.
O papel dos pesquisadores de IA na abordagem da reprodutibilidade
Pesquisadores de IA desenvolvem models de ponta, mas também têm a responsabilidade de garantir que seu trabalho possa ser verificado e confiável. Apesar dos apelos por transparência, muitos resultados de pesquisa ainda ficam aquém na prática:
- Uma análise de artigos da NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems) descobriu que apenas 42% incluíam código, e apenas 23% forneciam links para datasets.
- A maioria dos estudos de IA carece de detalhes suficientes para serem reproduzidos independentemente, muitas vezes devido à documentação inadequada de hiperparâmetros, condições de treinamento e protocolos de avaliação.
- Quase 70% dos pesquisadores de IA admitiram ter tido dificuldade em reproduzir os resultados de outra pessoa, mesmo dentro do mesmo subcampo.
Para superar esses problemas, a comunidade de pesquisa de IA deve:
- Adotar práticas de ciência aberta: Compartilhar código, dados e logs detalhados de experimentos permite a verificação por pares e a integridade científica.
- Padronizar o relato: Seguir formatos estruturados, como o Machine Learning Reproducibility Checklist, ajuda a garantir que detalhes essenciais sejam documentados.
- Promover a validação interinstitucional: Incentivar a replicação independente por outras equipes de pesquisa ajuda a identificar a generalização e a confiabilidade.
Adicionar como fonte preferencialComo melhorar a reprodutibilidade na IA?
A melhor maneira de alcançar a reprodutibilidade de IA na empresa é aproveitando as melhores práticas de MLOps. O MLOps envolve a otimização do ciclo de vida da inteligência artificial e do machine learning com automação e um framework unificado dentro de uma organização.
Algumas ferramentas e técnicas de MLOps que facilitam a reprodutibilidade são:
- Rastreamento de experimentos: Ferramentas de rastreamento de experimentos ajudam a manter o controle de informações importantes sobre esses experimentos de maneira estruturada.
- Linhagem de dados (Data lineage): A linhagem de dados rastreia onde os dados se originam, o que acontece com eles e para onde vão ao longo do ciclo de vida dos dados com registros e visualizações.
- Versionamento de model: Da mesma forma, ferramentas de versionamento de dados ajudam a manter o controle de diferentes versões de models de IA com diferentes tipos de model, parâmetros, hiperparâmetros, etc., e permitem que as empresas os comparem.
- Registro de models (Model registry): O registro de models é um repositório central para todos os models e seus metadados. Isso ajuda os cientistas de dados a acessar diferentes models e suas propriedades em diferentes momentos.
Além das ferramentas, o MLOps também ajuda as empresas a melhorar a reprodutibilidade, facilitando a comunicação entre cientistas de dados, equipe de TI, especialistas no assunto e profissionais de operações.
O que significa IA confiável e como ela se relaciona com a IA reprodutível?
IA confiável refere-se a sistemas que desempenham de forma consistente e correta sob condições variadas. Isso inclui a produção de outputs precisos, justos e seguros em diferentes ambientes e inputs de dados. Um pilar fundamental da confiabilidade é a reprodutibilidade, a capacidade de recriar os mesmos resultados usando os mesmos inputs e métodos, mesmo quando o sistema é implantado em novos contextos ou por equipes diferentes.
- Consistência entre execuções: A IA reprodutível garante que o treinamento ou a inference repetidos sob as mesmas condições produzam os mesmos resultados, o que é crítico para validar a confiabilidade.
- Depuração e auditoria: Sistemas confiáveis devem ser transparentes e responsáveis. A reprodutibilidade permite que as partes interessadas rastreiem como uma decisão foi tomada e a verifiquem independentemente.
- Testes robustos: Para garantir a confiabilidade, a IA deve ser testada sob múltiplas condições. A reprodutibilidade permite procedimentos de teste padronizados para validar alegações de performance.
- Construção de confiança: Quando os resultados podem ser reproduzidos consistentemente, os usuários e reguladores têm mais probabilidade de confiar na confiabilidade e segurança da IA.
- Integridade científica: Na pesquisa de IA, a reprodutibilidade é essencial para a revisão por pares e o avanço. Sistemas confiáveis dependem dessa base para garantir que a solidez teórica se traduza em dependabilidade prática.
Exemplos de IA confiável
Jamba2
Jamba2 é uma família de models de linguagem de código aberto lançados pela AI21 que priorizam a confiabilidade, a capacidade de direcionamento e a eficiência para aplicações empresariais. Os models são construídos na arquitetura híbrida SSM-Transformer da AI21, que combina camadas de estado-espaço (estilo Mamba) com camadas Transformer para alcançar alta performance, permanecendo eficientes em memória.
A AI21 posiciona o Jamba2 como uma alternativa orientada a empresas para models de raciocínio complexos, focando em respostas precisas a perguntas, respostas fundamentadas e seguimento de instruções sem a pesada carga computacional de tokens de raciocínio.
Sua pegada compacta permite que os desenvolvedores executem models localmente (mesmo em dispositivos de consumo, como telefones ou laptops), enquanto ainda suportam cargas de trabalho de produção, como pipelines de RAG e processamento de documentos técnicos.7
IBM
IBM introduziu o Sovereign Core como uma plataforma de software “soberana por design e pronta para IA” que permite que empresas e governos implantem ambientes de IA com controle total sobre dados, operações e governança.8
Mistral AI
Mistral AI garantiu um importante acordo de framework de defesa francês para fornecer models de IA generativa, com o contrato especificando a hospedagem em infraestrutura francesa “para preservar o controle nacional sobre dados e tecnologia sensíveis”.9
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{IA Reprodutível: Por que é Importante e Como Melhorá-la}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/reproducible-ai}},
note = {AIMultiple. Acessado em 23 Junho 2026}
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I have been working on this and have achieved it with on CPU. Repeatable determinism or reproducibility is a key stone of dependable systems and when applied in convolutional network can have higher accuracy. These are some of the academically peer-reviewed publications made in the IEEE. • [1] R. Rudd-Orthner and L. Mihaylova, “Non-Random weight initialisation in deep learning networks for repeatable determinism,” in Peer Reviewed Proc. of the 10th IEEE International Conference Dependable Systems Services and Technologies (DESSERT-19), Leeds, UK, 2019. o This conference paper proved that an alternative to the random initialisation was possible and provided an almost equal performance but with reproducibility. Presented at the UK Ukraine and Northen Island IEEE branches conference in Leeds. • [2] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Repeatable determinism using non-random weight initialisations in smart city applications of deep learning,” Journal of Reliable Intelligent Environments in a Smart Cities special edition, vol. 6, no. 1, pp. 31-49, 2020. o This Journal paper enhanced the performance to an equivalent performance by using the limits from He and Xavier and made the previous reproducibility a more general case for general use, although it was limited to Dense layers. • [3] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Non-random weight initialisation in deep convolutional networks applied to safety critical artificial intelligence,” in Peer Reviewed Proc. of the 13th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSe), Liverpool, UK, 2020. o This conference paper proved an approach to Convolutional layers that as alternative to the random initialisation and provided a higher performance with reproducibility. Presented at the UK and UAE IEEE branches conference in Liverpool held virtually. • [4] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Deep convnet: non-random weight initialization for repeatable determinism with FSGM,” Sensors, vol. 21, no. 14, p. 4772, 2021. o This Journal paper extended the work into colour images proofs and used the cyber FSGM attack as a method for measuring effect in transferred learning. • [5] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Multi-type aircraft of remote sensing images: MTARSI2,” Zenodo, 30 June 2021. [Online]. Available: https://zenodo.org/record/5044950#.YcWalmDP2Ul. [Accessed 30 June 2021]. o This was the colour dataset used. • [6] R. Rudd-Orthner, “Artificial Intelligence Methods for Security and Cyber Security Systems,” University of Sheffield, Sheffield, UK, 2022. o This is the final full write up in the context and with other approaches.
I have been working on this and have achieved it with on CPU. Repeatable determinism or reproducibility is a key stone of dependable systems and when applied in convolutional network can have higher accuracy. These are some of the academically peer-reviewed publications made in the IEEE etc about Safety Critical AI. • [1] R. Rudd-Orthner and L. Mihaylova, “Non-Random weight initialisation in deep learning networks for repeatable determinism,” in Peer Reviewed Proc. of the 10th IEEE International Conference Dependable Systems Services and Technologies (DESSERT-19), Leeds, UK, 2019. o This conference paper proved that an alternative to the random initialisation was possible and provided an almost equal performance but with reproducibility. Presented at the UK Ukraine and Northen Island IEEE branches conference in Leeds. • [2] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Repeatable determinism using non-random weight initialisations in smart city applications of deep learning,” Journal of Reliable Intelligent Environments in a Smart Cities special edition, vol. 6, no. 1, pp. 31-49, 2020. o This Journal paper enhanced the performance to an equivalent performance by using the limits from He and Xavier and made the previous reproducibility a more general case for general use, although it was limited to Dense layers. • [3] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Non-random weight initialisation in deep convolutional networks applied to safety critical artificial intelligence,” in Peer Reviewed Proc. of the 13th International Conference on Developments in eSystems Engineering (DeSe), Liverpool, UK, 2020. o This conference paper proved an approach to Convolutional layers that as alternative to the random initialisation and provided a higher performance with reproducibility. Presented at the UK and UAE IEEE branches conference in Liverpool held virtually. • [4] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Deep convnet: non-random weight initialization for repeatable determinism with FSGM,” Sensors, vol. 21, no. 14, p. 4772, 2021. o This Journal paper extended the work into colour images proofs and used the cyber FSGM attack as a method for measuring effect in transferred learning. • [5] R. Rudd-Orthner and L. Milhaylova, “Multi-type aircraft of remote sensing images: MTARSI2,” Zenodo, 30 June 2021. [Online]. Available: https://zenodo.org/record/5044950#.YcWalmDP2Ul. [Accessed 30 June 2021]. o This was the colour dataset used. • [6] R. Rudd-Orthner, “Artificial Intelligence Methods for Security and Cyber Security Systems,” University of Sheffield, Sheffield, UK, 2022. o This is the final full write up in the context and with other approaches.