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原標題：Nature 重磅論文：用 AI 生成的數據訓練 AI，會讓大模型崩潰
關鍵字：模型,數據,誤差,概率,函數
文章來源：Founder Park
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內容摘要：

文章轉載自「新智元」。我們知道，訓練大模型需要大量的數據積累，隨著技術的發展，高質量數據逐漸成為AI進步的強烈需求。
面對這樣的情況下，為了提升模型能力，人們開始使用AI生成的數據返回再次訓練AI，并沒有懷疑這種行為是否會出現問題。
不過，最新研究發現，用 AI 生成的數據訓練 AI，模型可能會崩潰。
牛津、劍橋、帝國理工、多倫多大學等機構的這篇論文，今天登上了 Nature 封面。如果放任大模型用自動生成的數據訓練自己，AI 可能會自我退化，在短短幾代內將原始內容迭代成無法挽回的胡言亂語。如今，LLM 已經強勢入侵了人類的互聯網，極大地改變了在線文本和圖像的生態系統。如果網絡上的大部分文本都是 AI 生成的，我們用網絡數據訓練出的 GPT-n，會發生什么？
研究者發現，如果在訓練中不加區別地使用 AI 產生的內容，模型就會出現不可逆轉的缺陷——原始內容分布的尾部（低概率）會消失。
這種效應，被稱為「模型崩潰」。換句話說，合成數據就像是近親繁殖，會產生質量低劣的后代。
模型崩潰在 LLM、變分自編碼器 VAE 和高斯混合模型 GMM 中，都可能會發生。
有網友認為，是時候敲響警鐘了

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