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原標題：Nature封面：AI訓AI，越訓越傻
關鍵字：模型,報告,誤差,數據,概率
文章來源：人工智能學家
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內容摘要：

來源：量子位 | 公眾號 QbitAI白交 發自 凹非寺AI訓練AI，可能會讓AI變傻？！
來自牛津、劍橋等學校機構的研究人員最新發現，使用合成數據訓練，大模型可能會崩潰。其研究成果被選為最新的Nature封面。
直接一個：GARBAGE OUT！
要知道，現在絕大部分科技公司的大模型都在用合成數據來緩解“數據荒”。這下無疑是整個行業澆了一波冷水。
研究團隊給了這樣一個例子。
他們測試了Meta的OPT-125m模型，詢問了關于中世紀建筑的相關信息。
每一次微調都是由上一次生成的數據來訓練。結果前面幾輪回答還好。結果就在第九次，就開始胡說八道……
扯到兔子是什么鬼？！
該論文主要作者表示，他們曾考慮過合成數據可能對大模型造成誤差，但未曾預料到模型的惡化速度會如此迅速。
三個誤差導致模型崩潰首先，團隊定義了什么是模型崩潰。
模型崩潰是一個退化過程，模型生成的內容會污染下一代的訓練數據集。而在被污染的數據上訓練之后，新一代模型就容易誤解現實。
以此循環往復，一代更比一代差。
按照時間推移，主要分為兩種情況：早期模型崩潰和晚期模型崩潰。
早期模型崩潰中，模型開始丟失一些尾部信息。（類似概率分

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