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原標(biāo)題：AI數(shù)據(jù)訓(xùn)AI，引發(fā)模型大崩潰！牛津劍橋最新研究，登上Nature發(fā)警告
關(guān)鍵字：模型,數(shù)據(jù),誤差,樣本,偏差
文章來源：夕小瑤科技說
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夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 谷雨龍澤我們都知道，AI大模型是需要現(xiàn)成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，只有喂給AI大量的數(shù)據(jù)，AI才能“學(xué)富五車”。為此，不少AI模型在研發(fā)的時候，特別注重數(shù)據(jù)的數(shù)量以及質(zhì)量——就好比上學(xué)的時候老師告訴你們，讀書要讀名著，不能讀亂七八糟的東西是一個道理。
但是學(xué)著學(xué)著，人們發(fā)現(xiàn)了——AI的學(xué)習(xí)速度太快了，如果有一天，AI把所有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)都學(xué)完了怎么辦？
于是有人提出來了一個“好點子”——用AI自己生成的數(shù)據(jù)來喂給AI（事實上，現(xiàn)在AI生成的數(shù)據(jù)已經(jīng)無孔不入，AI如果自己上網(wǎng)查資料學(xué)習(xí)，說不定吸收的就是AIGC）。
是不是感到興奮了？是不是一下子放輕松了？
先別著急開香檳。近日，一群來自牛津、劍橋等的研究者在《Nature》上發(fā)表了一篇文章，提出了一個值得警惕的觀點：
如果用AI生成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AI，AI模型會“崩潰”掉！
論文標(biāo)題：《AI models collapse when trained on recursively generated data》
論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
“模型

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