Az MI generálta adatok nem megfelelő tanulóadatok

Ezt a jelenséget modell-összeomlásnak nevezik, és jelentős problémát okozhat a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) fejlődésében, mivel az emberi eredetű adatok forrásai kimerülnek.

A kutatás során egy LLM-et több generáción keresztül tanítottak MI által generált adatokkal. A kutatók azt tapasztalták, hogy a modell egyre inkább értelmetlen szövegeket állított elő. Például egy angol templomtorony történetét követve, a modell végül nyúlfarok színeit kezdte felsorolni, ami teljesen eltért az eredeti témától.

Ez a probléma azért jelentkezik, mert a modellek az általuk tanult adatok mintáit követik. Az MI által generált adatok gyakran tartalmaznak hibákat vagy pontatlanságokat, amelyek a tanítási folyamat során felhalmozódnak. Az ismétlődő hibák fokozatosan felhalmozódnak, amíg a modell már csak hibákat tanul és semmi mást.

A kutatók szerint a jövőben kritikus fontosságú lesz az MI modellek által használt adatok minőségének biztosítása. Az MI által generált adatokat el kell különíteni a valós adatforrásoktól, és új módszereket kell kidolgozni a modell-összeomlás elkerülésére. Például a vízjelek használata segíthet az MI és az emberi eredetű adatok megkülönböztetésében.

Az MI és az emberi eredetű adatok megkülönböztetése

Az MI generált tartalmak megkülönböztetése az emberi eredetűektől azért fontos, mert így elkerülhetők az adatminőség csökkenése okozta problémák. Az ilyen megkülönböztetés segíthet abban is, hogy az MI által generált adatok ne terjedjenek el túlzottan az interneten, ami tovább rontaná a modellek teljesítményét.

Az adatok minőségének fenntartása érdekében a kutatók különféle módszereket javasolnak, például az MI által generált tartalmak vízjelezését. Ez lehetővé tenné, hogy az emberi és MI eredetű adatok könnyen megkülönböztethetők legyenek, és így az MI modellek fejlődése során csak a megbízható, emberi eredetű adatokra támaszkodjanak.

A jövőben az MI technológia fejlődése szorosan összefügg majd az adatok minőségével. Az MI által generált tartalmak terjedésének kontrollálása és a megbízható adatok biztosítása kulcsfontosságú lesz az MI rendszerek hatékonyságának és pontosságának fenntartásában.

Forrás: Nature