Учёные предсказали ИИ деградацию из-за обучения на сгенерированных данных
Исследователи Оксфордского университета заявляют, что использование контента, созданного ИИ, для обучения новых нейросетей грозит коллапсом модели.
Это происходит, когда сгенерированные данные «приводят к необратимым дефектам в новых моделях», и они начинают выдавать бессмыслицу.Как указывается в статье под руководством Ильи Шумайлова, исследователя Google DeepMind и Оксфордского постдокторанта, ИИ часто не распознаёт данные, которые встречаются в обучающих датасетах сравнительно редко.
Это означает, что последующие модели, обученные на выходных данных, будут ещё меньше их учитывать. Обучение новых моделей на выходных данных более ранних моделей таким образом превращается в рекурсивную петлю.Эмили Венгер, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в Университете Дьюка, проиллюстрировала коллапс модели на примере генераций картинок с собаками.
Читать на habr.com
