Roman RemberИскусственный интеллект отклоняется от реальности
Недавние исследования выявили тревожную тенденцию в мире искусственного интеллекта (ИИ). Обучение моделей ИИ на текстовых данных, сгенерированных самим ИИ, привело к явлению, известному как коллапс модели. Это явление, как выяснили исследователи, приводит к тому, что модели производят бессмысленные выводы, ставя перед собой значительные вызовы для развития крупных языковых моделей. Поскольку у человеко-сгенерированных данных почти иссякли ресурсы и в интернете появляется все больше текстов, сгенерированных ИИ, последствия этой тенденции глубоки.
Загрязнение данных приводит к деградации модели
Эксперименты, проведенные исследователями, показали, что даже до полного коллапса обучение моделей ИИ на созданных самим ИИ текстах заставляет модели игнорировать редкую информацию и производить все более однородные выводы. Каждая последующая итерация модели вела к ухудшению качества данных и, в конечном итоге, к производству бессмыслицы, которая никоим образом не напоминала реальность.
Параллели с биологическими концепциями
Концепция коллапса модели обнаруживает пугающие параллели с инбридингом в биологических видах, как отметил компьютерный ученый Хани Фарид. Точно так же, как генетическое разнообразие необходимо для выживания вида, разнообразие и подлинность данных критичны для успешного развития моделей ИИ.
Пересмотр практик обработки данных для развития ИИ
Очевидно, что смена стратегий обучения на данных необходима для предотвращения коллапса моделей ИИ. Исследователи отстаивают сбалансированный подход, который объединяет реальные человеко-сгенерированные данные с синтетическими данными, подчеркивая необходимость использования контента, созданного людьми, как основы для развития ИИ. Сотрудничество между технологическими гигантами и стимулирование создания контента людьми предлагаются в качестве потенциальных решений для смягчения рисков, связанных с чрезмерной зависимостью от ИИ-сгенерированных данных.
Повышение качества данных в обучении моделей искусственного интеллекта
Глубже изучая воздействие обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ) на качество данных, выявляются дополнительные аспекты, которые подчеркивают сложность этой проблемы.
Выявление рисков переобучения
Одним из важных вопросов, которые возникают, является потенциальное переобучение, когда модели ИИ обучаются в основном на синтезированных данных. Переобучение происходит, когда модель слишком специализируется на обучающих данных, что делает ее менее эффективной в решении реальных сценариев. Этот риск увеличивается, когда модели кормятся однородными, созданными ИИ текстами, что приводит к недостатку устойчивости перед разнообразными входами.
Значимость трансферного обучения
Еще одним важным аспектом является роль трансферного обучения в решении проблем качества данных при обучении моделей ИИ. Путем использования предварительно обученных моделей и их адаптации к новым задачам с небольшим объемом высококачественных данных, уменьшается зависимость от огромных объемов потенциально шумных данных. Трансферное обучение может повысить способность к обобщению и бороться с деградацией качества данных, вызванной чрезмерной зависимостью от самосгенерированных текстов.
