要約:
- AIモデルの学習によって生成されたデータを用いると、AIモデルが次第に意味不明な出力を生成する
- この問題は「モデル崩壊」と呼ばれ、大規模言語モデル（LLMs）の改善を阻害する可能性がある
- 研究では、AI生成テキストから学習することで、モデルが均質化され、偏った情報を忘れる可能性が示された
- モデル崩壊は遺伝子プールの偏在と類似しており、AIモデルの作成コストが増加する可能性がある
- 解決策として、AI生成データを人間が生産したコンテンツと区別する方法が必要で、フィルタリングや水印付けが重要とされている
感想:
AIモデルの学習におけるモデル崩壊の問題は深刻であり、人間が生み出すコンテンツとAI生成データを区別するための新たなアプローチが必要です。フィルタリングや水印付けなどの手法が重要であり、今後のAIモデルの発展に向けて注力が必要です。
元記事: https://www.nature.com/articles/d41586-024-02420-7