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原標(biāo)題：AI訓(xùn)AI慘遭投毒9次大崩潰，牛津劍橋等驚天發(fā)現(xiàn)登Nature封面！
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),誤差,概率,函數(shù)
文章來源：新智元
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新智元報(bào)道編輯：編輯部
【新智元導(dǎo)讀】9次迭代后，模型開始出現(xiàn)詭異亂碼，直接原地崩潰！就在今天，牛津、劍橋等機(jī)構(gòu)的一篇論文登上了Nature封面，稱合成數(shù)據(jù)就像近親繁殖，效果無異于投毒。有無之法？那就是——更多使用人類數(shù)據(jù)！用AI生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI，模型會(huì)崩潰？
牛津、劍橋、帝國理工、多倫多大學(xué)等機(jī)構(gòu)的這篇論文，今天登上了Nature封面。
如今，LLM已經(jīng)強(qiáng)勢入侵了人類的互聯(lián)網(wǎng)，極大地改變了在線文本和圖像的生態(tài)系統(tǒng)。
如果網(wǎng)絡(luò)上的大部分文本都是AI生成的，我們用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的GPT-n，會(huì)發(fā)生什么？
論文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
研究者發(fā)現(xiàn)，如果在訓(xùn)練中不加區(qū)別地使用AI產(chǎn)生的內(nèi)容，模型就會(huì)出現(xiàn)不可逆轉(zhuǎn)的缺陷——原始內(nèi)容分布的尾部（低概率）會(huì)消失！
這種效應(yīng)，被稱為「模型崩潰」。
換句話說，合成數(shù)據(jù)就像是近親繁殖，會(huì)產(chǎn)生質(zhì)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(huì)發(fā)生。
有網(wǎng)友認(rèn)為，是時(shí)候敲響警鐘了！
「如果大模型真的在AI生內(nèi)容的重壓下崩潰，這對(duì)它

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