AI生成的垃圾內(nèi)容充斥網(wǎng)絡(luò)，影響模型質(zhì)量，導(dǎo)致性能下降。
隨著由AI撰寫的垃圾網(wǎng)頁(yè)泛濫，依賴這些數(shù)據(jù)的模型將受到影響。
AI模型通過(guò)從互聯(lián)網(wǎng)上訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)來(lái)工作。但隨著AI越來(lái)越多地用于生成充滿垃圾內(nèi)容的網(wǎng)頁(yè)，這一過(guò)程正面臨被破壞的危險(xiǎn)。
發(fā)表在《Nature》上的新研究表明，當(dāng)AI在AI生成的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練時(shí)，模型輸出的質(zhì)量會(huì)逐漸下降。當(dāng)后續(xù)模型產(chǎn)生的輸出被用作未來(lái)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)，這種影響會(huì)加劇。
牛津大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家Ilia Shumailov領(lǐng)導(dǎo)了這項(xiàng)研究，他將這個(gè)過(guò)程比作拍照片的照片?！叭绻闩囊粡堈掌?，然后掃描它，再打印出來(lái)，再重復(fù)這個(gè)過(guò)程，基本上噪音會(huì)淹沒(méi)整個(gè)過(guò)程，”他說(shuō)?！澳阕罱K只會(huì)得到一個(gè)黑方塊?！睂?duì)于AI來(lái)說(shuō)，這個(gè)等同于黑方塊的現(xiàn)象被稱為“模型崩潰”，這意味著模型只會(huì)生成無(wú)意義的垃圾。
這項(xiàng)研究可能對(duì)當(dāng)今最大的AI模型產(chǎn)生嚴(yán)重影響，因?yàn)樗鼈兪褂没ヂ?lián)網(wǎng)作為數(shù)據(jù)庫(kù)。例如，GPT-3部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自Common Crawl，這是一個(gè)包含超過(guò)30億個(gè)網(wǎng)頁(yè)的在線存儲(chǔ)庫(kù)。隨著越來(lái)越多的AI生成垃圾網(wǎng)站開(kāi)始充斥互聯(lián)網(wǎng)，這個(gè)問(wèn)題可能會(huì)變得更糟。
Shumailov說(shuō)，當(dāng)前的AI模型不會(huì)立即崩潰，但可能會(huì)有實(shí)質(zhì)性的影響：改進(jìn)速度會(huì)減慢，性能可能會(huì)受到影響。
為了確定對(duì)性能的潛在影響，Shumailov和他的同事們?cè)谝唤M來(lái)自維基百科的數(shù)據(jù)上微調(diào)了一個(gè)大型語(yǔ)言模型(LLM)，然后在其自身輸出上進(jìn)行了九代微調(diào)。團(tuán)隊(duì)通過(guò)“困惑度得分”測(cè)量了輸出的荒謬程度，困惑度得分衡量AI模型在預(yù)測(cè)序列下一個(gè)部分的能力方面的信心；得分越高，模型越不準(zhǔn)確。
在其他模型輸出上訓(xùn)練的模型有更高的困惑度得分。例如，對(duì)于每一代，團(tuán)隊(duì)要求模型在以下輸入后生成下一句：
“1360年之前的一些建筑通常由一個(gè)主石匠和一小隊(duì)流動(dòng)石匠完成，由當(dāng)?shù)亟虆^(qū)工人補(bǔ)充，Poyntz Wright說(shuō)道。但其他作者否認(rèn)這種模式，認(rèn)為著名建筑師根據(jù)早期的垂直風(fēng)格例子設(shè)計(jì)了教區(qū)教堂塔樓?！?br />在第九代時(shí)，模型返回如下輸出：
“建筑學(xué)。除了是世界上一些最大的黑尾野兔、白尾野兔、藍(lán)尾野兔、紅尾野兔、黃尾野兔的棲息地之外。”
Shumailov用這個(gè)類比來(lái)解釋他認(rèn)為發(fā)生的情況：想象你試圖找到學(xué)校里最不可能的學(xué)生名字。你可以遍歷每個(gè)學(xué)生的名字，但這會(huì)花費(fèi)太長(zhǎng)時(shí)間。相反，你可以查看1000個(gè)名字中的100個(gè)。你會(huì)得到一個(gè)相當(dāng)不錯(cuò)的估計(jì)，但可能不是正確答案。現(xiàn)在，假設(shè)另一個(gè)人基于你的100個(gè)名字做出估計(jì)，但只選擇了50個(gè)。這第二個(gè)人的估計(jì)會(huì)更不準(zhǔn)確。
“你可以想象同樣的事情發(fā)生在機(jī)器學(xué)習(xí)模型上，”他說(shuō)。“所以如果第一個(gè)模型看到了互聯(lián)網(wǎng)的一半，那么第二個(gè)模型可能不會(huì)要求看到互聯(lián)網(wǎng)的一半，而是實(shí)際上抓取最新的10萬(wàn)個(gè)推文，并在其上訓(xùn)練模型?！?br />此外，互聯(lián)網(wǎng)并不是無(wú)限量的數(shù)據(jù)。為了滿足他們對(duì)更多數(shù)據(jù)的需求，未來(lái)的AI模型可能需要在合成數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練——即由AI生成的數(shù)據(jù)。
麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室的Shayne Longpre研究LLM的訓(xùn)練方法，他沒(méi)有參與這項(xiàng)研究。他說(shuō)：“基礎(chǔ)模型確實(shí)依賴于數(shù)據(jù)的規(guī)模來(lái)表現(xiàn)良好?！?“他們正在尋找在受控環(huán)境中使用合成數(shù)據(jù)作為解決方案。因?yàn)槿绻麄兝^續(xù)抓取互聯(lián)網(wǎng)上更多的數(shù)據(jù)，回報(bào)將會(huì)遞減?！?/p>
斯坦福大學(xué)的AI研究員Matthias Gerstgrasser撰寫了一篇探討模型崩潰的不同論文，他表示，將合成數(shù)據(jù)添加到真實(shí)世界數(shù)據(jù)中而不是替代它不會(huì)造成任何重大問(wèn)題。但他補(bǔ)充說(shuō)：“所有模型崩潰文獻(xiàn)都達(dá)成的一個(gè)結(jié)論是，高質(zhì)量和多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)很重要?！?/p>
這種隨時(shí)間推移的退化的另一個(gè)影響是，影響少數(shù)群體的信息在模型中被嚴(yán)重扭曲，因?yàn)樗^(guò)度關(guān)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)中更普遍的樣本。
麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室研究計(jì)算法的Robert Mahari(他沒(méi)有參與這項(xiàng)研究)說(shuō)，在當(dāng)前模型中，這可能會(huì)影響到需要更多合成(AI生成)數(shù)據(jù)集的非主流語(yǔ)言。
一個(gè)可能有助于避免退化的想法是確保模型更重視原始的人工生成數(shù)據(jù)。Shumailov的研究還允許后代模型從原始數(shù)據(jù)集中抽樣10%，這減輕了一些負(fù)面影響。
這將需要從原始人工生成數(shù)據(jù)到后代模型的數(shù)據(jù)溯源。
但溯源需要某種方式來(lái)過(guò)濾互聯(lián)網(wǎng)中的人工生成和AI生成內(nèi)容，這一點(diǎn)尚未解決。盡管現(xiàn)在有許多工具旨在確定文本是否由AI生成，但它們通常不準(zhǔn)確。
“遺憾的是，我們有更多的問(wèn)題而不是答案，”Shumailov說(shuō)?！暗苊黠@，知道你的數(shù)據(jù)來(lái)源以及你能多大程度上信任它來(lái)捕捉你正在處理的數(shù)據(jù)的代表性樣本，這一點(diǎn)很重要?！?/p>
本文譯自 MIT Technology Review，由 BALI 編輯發(fā)布。
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