AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!

AIGC动态4个月前发布 新智元
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AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!

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原标题:AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!
关键字:模型,数据,误差,概率,函数
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新智元报道编辑:编辑部
【新智元导读】9次迭代后,模型开始出现诡异乱码,直接原地崩溃!就在今天,牛津、剑桥等机构的一篇论文登上了Nature封面,称合成数据就像近亲繁殖,效果无异于投毒。有无破解之法?那就是——更多使用人类数据!用AI生成的数据训练AI,模型会崩溃?
牛津、剑桥、帝国理工、多伦多大学等机构的这篇论文,今天登上了Nature封面。
如今,LLM已经强势入侵了人类的互联网,极大地改变了在线文本和图像的生态系统。
如果网络上的大部分文本都是AI生成的,我们用网络数据训练出的GPT-n,会发生什么?
论文地址:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
研究者发现,如果在训练中不加区别地使用AI产生的内容,模型就会出现不可逆转的缺陷——原始内容分布的尾部(低概率事件)会消失!
这种效应,被称为「模型崩溃」。
换句话说,合成数据就像是近亲繁殖,会产生质量低劣的后代。
模型崩溃在LLM、变分自编码器VAE和高斯混合模型GMM中,都可能会发生。
有网友认为,是时候敲响警钟了!
「如果大模型真的在AI生内容的重压下崩溃,这对它


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