人类数据的重要性：AI生成的数据可能导致模型崩溃

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2023-11-06 02:58:16

人类数据的重要性

本文探讨了AI生成数据对模型崩溃的影响，提出了保留原始人类数据的重要性，以及如何避免模型崩溃的方法。

随着大量人工智能的使用，越来越多的模型使用AI生成的数据进行训练。然而，研究人员发现，如果在训练时大量使用AI内容，会引发模型崩溃（modelcollapse），造成不可逆的缺陷。因此，保留原始人类数据的重要性变得越来越重要。

模型崩溃的影响

模型崩溃会导致模型忘记真实基础数据部分，甚至会引发基于性别、种族或其他敏感属性的歧视问题。研究人员预测，等GPT发展到第n代的时候，模型将会出现严重的崩溃问题。

保留原始人类数据的重要性

为了避免模型崩溃，保留原始人类数据的重要性变得越来越重要。保留原始数据中的少数派在后续数据集中得到公正的表征，以及在评估模型的性能时，需要考虑到模型将要处理的数据，甚至是最不可信的数据。此外，当重新训练模型时，还需要确保同时包括旧数据和新数据，虽然会增加训练的成本，但至少在某种程度上有助于缓解模型崩溃。

避免模型崩溃的方法

为了避免模型崩溃，研究人员提出了两种方法。第一种方法是保留原始的、完全或名义上由人类生成的数据集的高质量副本，并避免与AI生成的数据混合，然后定期使用这些数据对模型进行重新训练，或者完全从头训练一遍模型。第二种方法是将全新的、干净的、由人类生成的数据集重新引入训练中，以避免回复质量下降并减少AI模型中的错误或重复。需要注意的是，这些方法必须要内容制作者或AI公司采取某种大规模的标记机制，来区分AI生成的内容和人类生成的内容。

总的来说，由人类生成的原始数据可以更好地表示世界，虽然也可能包含某些劣质、概率较低的数据；而生成式模型往往只会过度拟合流行数据，并对概率更低的数据产生误解。在未来，人类制作的内容或许会比今天更有价值，尤其是作为AI原始训练数据的来源。

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