AI能够在各种复杂任务中解决各类问题,都逃不过AI训练。AI训练的过程能赋予AI自主学习、解决问题的能力,提升其性能和适应性。据正奇五度AI数字化助手获悉,目前AI的训练还主要是以人工训练的方式进行,但基于人工智能大语言模型来说,通常给予的训练数据越多,模型就会越“聪明”,也不断有研究人员进行着AI训练AI的研究。

然而,近日正奇五度AI数字化助手收集到最新信息显示,英国《自然》杂志新发表的一项关于大模型的研究表明,AI训练AI,AI不会更聪明,反而会使模型性能下降、越练越“傻”。

英国牛津大学、剑桥大学等机构研究人员发现,如果在训练大模型时,只用AI生成的内容,会导致大模型出现不可逆的缺陷,逐渐忘记真实数据的分布,这被称为“模型崩溃”。

研究人员首先使用大语言模型创建类似维基百科词条的文本,然后利用这个内容来训练该模型的新版本,并反复使用前代模型生成的文本训练更新的版本。随着AI生成的信息“污染”训练集,模型的输出逐渐失去意义。在模型的第九次迭代中,它完成了一篇关于英国教堂塔楼的文章,其中一段文字却在讲述野兔尾巴的多种颜色。

研究发现,导致“模型崩溃”的重要原因是,由于模型只能从其训练数据中采样,一些在第一代数据中本就低频出现的词汇,在每次迭代后出现的频率变得更低,而一些常见词汇出现的频率则逐渐增加。

这种变化的结果就是,模型逐渐无法正确模拟真实世界的复杂性。随着时间推移,这种错误会在迭代中被层层累积、逐渐放大,最终导致“模型崩溃”。这有点像生物学中“近亲繁殖”会导致后代缺陷,如果不能保证基因库的多样性,最终会导致一个物种的崩溃。

研究人员还发现,由于训练数据被“污染”而导致“模型崩溃”的情况不止发生在大语言模型中,高斯混合模型、图片生成器等也可能出现类似情况。

不过,应对“模型崩溃”并非束手无策。正奇五度AI数字化助手在研究人员发表的结论中发现,如果能在模型微调过程中保留10%左右的真实数据,崩溃就会发生得更缓慢。还可使用水印技术,将AI生成的数据与真实数据区分开来,这需要大型科技公司的协作。此外,在AI生成的文本重新进入数据池之前,可由人类先筛选过滤。随着技术的发展,正奇五度AI数字化助手相信未来会实现AI训练AI的目标。

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