《天然》24日正式發布的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重疑問：用AI生成的數據集培訓未來幾代機械吸取模子，可能會嚴重污染它們的輸出，這被稱為模子垮掉。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的妄言（演示中一個建筑文本終極變成了野兔的名字），這凸顯出採用可信數據培訓AI模子的主要性。
生成式AI工具越來越受迎接，如大語言模子等，這類工具重要用人類生成的輸入進行培訓。不過，跟著這些AI模子在互聯網連續不斷壯大，算計機生成內容可能會以遞歸輪迴的格式被用于培訓其他AI模子或其自身。
包含有英國牛津大學在內的聯盟團隊一直在進行相台灣運彩投注攻略關研究，并在上年論文預印本中提出這一概念。在正式發布的論文中，他們用數學模子演示了AI可能會出現的模子垮掉。他們證明白一個AI會輕忽培訓數據中的某些輸出（如不太常見的文本），導致其只用一部門數據集來自我培訓。
團隊解析了AI模子會如何處理重要由AI生成的數據集。他們發明，給模子輸入AI生成的數據，會減弱今后幾代模子的吸取才幹，終極導致了模子垮掉國際盤 運彩盤。他們測試的幾乎所有遞歸培訓語言模子，都容易出現疑問。比如，一個用中世紀建筑文本作為原始輸入的測試，到第9代的輸出已經是一串野兔的名字。
團隊指出，用前幾代生成的數據集去培訓AI，垮掉是一個不可避免的結果。他們以為，必要對數據進行嚴格過運彩玩法 棒球濾。與此同時，這也意味著依賴人類生成內容的AI模子，也許能培訓出更高效的AI模子。
總編制圈點：
對AI來說，模子垮掉就像癌癥一樣，甚至分早期與晚期。在早期時，被喂了生成數據的AI會開始失去一些原始正確數據；但在晚期，被喂了生成數據的AI會口吐誇大之詞給出完全不符合現實，也和底層數據一點不相關的結局，就像本文中的範例一樣。更恐怖的是，模子垮掉的AI極其固執，過錯幾乎難以校正。它會連續強化，終極把過錯結局以為是正確的。這一疑問值得所有關注生成式AI的人們警惕，由於它等于是在毒化AI對真實世界的認知。
《天然》24日正式發布的一篇研究論文指出了一個人工智能（AI）嚴重疑問：用AI生成的數據集培訓未來幾代機械吸取模子，可能會嚴重污染它們的輸出，這被稱為模子垮掉。研究顯示，原始內容會在9次迭代以后，變成不相關的妄言（演示中一個建筑文本終極變成了野兔的名字），這凸顯出採用可信數據培訓AI模子的主要性。
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