- 他のモデルが生成したデータから無差別に学習することは、真のデータ分布を忘れる退化プロセスを引き起こす可能性がある。
- 大規模言語モデル（LLM）の多くは、インターネットの多くを特徴づけるゴミや誇張が詰まった絶え間ない流れに基づいてトレーニングされている。
- AIによって生成された合成データは、オンラインに潜む混乱しやすく偏った、しばしば完全に誤った情報にモデルをさらさずに、モデルをトレーニングする新しい方法を提供する。
- AIが他のモデルが生成したデータでトレーニングされると、「モデルの崩壊」が発生する可能性がある。
- モデルの崩壊は、学習された生成モデルの世代に影響を及ぼす退化プロセスであり、次の世代の訓練セットを汚染する。
この記事は、AIによる生成モデルが将来オンラインテキストや画像の生態系を大きく変え、この問題を深刻に考える必要があることを強調しています。モデルの崩壊が引き起こされる理由やその影響についての研究は重要であり、データの真正性を保つために取るべき対策も示唆されています。
元記事: https://www.thestack.technology/llm-model-collapse/