该研究指出,用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型可能会污染它们的输出,这个概念称为“模型崩溃”(model collapse)。该研究显示,原始内容会在数代内变成不相关的胡言乱语,这显示出使用可靠数据训练AI模型的重要性。 在这项研究中,研究团队使用数学模型演示了AI模型可能会如何出现模型崩溃。研究团队证明了一个AI...
即“模型崩溃”（Model Collapse）。相关研究论文以“AI models collapse when trained on recursively generated data”为题，已发表在权威科学期刊 Nature 上。但他们也表示，用一个旧模型生成的数据去训练一个新模型，并非不可行，但必须对数据进行严格的过滤。在一篇同期发表的新闻与观点文章中，来自杜克大学的 Emily...
“模型崩溃”(Model Collapse)主要是统计近似误差、函数表达误差和统计误差的复合效应导致的。 统计近似误差(Statistical Approximation Error):这是最主要的误差类型,由于训练样本的数量有限而产生。当样本数量趋于无穷大时,这种误差会消失。但...
Model collapse is a degenerative process affecting generations of learned generative models, in which the data they generate end up polluting the training set of the next generation. Being trained on polluted data, they then mis-perceive reality. The process is depicted in Fig.1a. We separate tw...
简单讲，LLM 生成的数据最终污染了下一代模型的训练集，就会出现「模型崩溃」（model collapse）的现象。由于在被污染的数据上进行训练，LLM 随后会错误地感知现实。这样一来，会导致多代 AI 生成模型的退化。也就是那句经典名言 ——垃圾进，垃圾出。合成数据，无异于给数据集「投毒」。研究中，作者们使用维基...
随着GPT-4、Stable Diffusion和Midjourney的爆火，越来越多的人开始在工作和生活中引入生成式AI技术。甚至，有人已经开始尝试用AI生成的数据来训练AI了。难道，这就是传说中的「数据永动机」？然而，来自牛津、剑桥、帝国理工等机构研究人员发现，如果在训练时大量使用AI内容，会引发模型崩溃（model collapse），造成不...
1、[LG] Model Collapse Demystified: The Case of Regression E Dohmatob, Y Feng, J Kempe [Meta FAIR & New York University] 模型坍缩解密: 回归案例研究 要点: 模型坍缩指的是当递归地在前几代模型生成的数据上训练大规模语言模型等AI模型时,这些模型的性能会降低的现象。随着越来越多AI生成的数据进入训...
一方面,对策略模型(policy)而言,高效地优化强化学习是一件困难的事情;输入对抗样本情况下,策略模型可能会被反向利用;预训练模型会给策略优化带来偏差;强化模型可能会出现模式坍缩(mode collapse)。这里更根本的问题是即使在训练过程中看到的奖励完全正确,策略在部署过程中也可能表现不佳;而最佳强化学习代理则倾向于寻求...
1.模式坍塌(Mode Collapse) 在GANs训练中,生成器可能陷入只生成少数几种图像的陷阱,即模式坍塌。解决此问题的方法包括采用更复杂的损失函数(如Wasserstein GAN)、引入多样性增强策略等。 2.训练不稳定 GANs训练过程中容易出现训练不稳,导致生成质量波动。使用梯度惩罚、更稳定的优化器或逐步调整学习率可以提高稳定性。
结果,研究者发现这会导致一种系统性崩溃——称为“模型崩塌”(Model collapse):使用人工智能合成的数据可能会导致混乱,因为它们可能不准确或不真实,进而会对下一代模型的训练数据集造成负面影响,使其对现实世界的认知产生偏差。 而维基百科的插件可以避免这一情况发生,但如果在未来,维基百科上充斥着由人工智能生成的...