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原標題：ICLR 2024 | 雞生蛋蛋生雞？再論生成數據能否幫助模型訓練
關鍵字：數據,模型,對比,強度,樣本
文章來源：機器之心
內容字數：7733字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部隨著生成模型（如 ChatGPT、擴散模型）飛速發展，一方面，生成數據質量越來越高，到了以假亂真的程度；另一方面，隨著模型越來越大，也使得人類世界的真實數據即將枯竭。
面對這一處境，一個近期的研究熱度是，能否利用生成模型生成的假數據來輔助學習？學界對此也產生了許多爭論：到底是可以左腳踩右腳（bootsrap）地實現 weak-to-strong 的不斷提升，還是像雞生蛋、蛋生雞一樣，只不過是徒勞無功？
在近期 ICLR 2024 工作中，北大王奕森團隊針對這一「數據擴充」（Data Inflation）問題展開了深入研究。
他們針對對比學習（如 SimCLR、DINO、CLIP）這一常見的自監督學習場景，從理論和實驗兩方面分析了生成數據對于表示學習能力的影響。為了控制變量，他們保證生成模型和表示學習都只能使用同一個（無監督）真實數據集進行訓練，避免了擴充數據本身帶來的收益。論文題目：Do Generated Data Always Help Contrastive Learning？
論文地址：https://arxiv.org/abs/2403.12448

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺