315.第309章 模型崩溃(4506)(3 / 4)

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  而再用这个训练后的ai生成的数据继续训练ai,无论是训练哪个ai,又会造成性能进一步下降。
  这个问题看上去诡异,但实际上,只要稍稍思考一下也就能明白,应该还是数据多样性和复杂性不断被ai简化所造成的问题。
  不用说橘子大模型,即使是柚子,生成的数据也不可能是百分之百完全正确的,虽然这些错误可能比人工数据要少,但错误的方式却缺乏多样性和复杂性。
  说白了,就是ai聪明的千篇一律,但人类却愚蠢的千奇百怪。
  但在种族传承的角度上来说,愚蠢的千奇百怪的人类,却比自己创造出比人类更聪明的ai具备更强的种族传承能力。
  窝草?这么一想,孟广康那种傻x,对人类文明的传承贡献还不小?
  差点把我的厌蠢症都治好了?
  重复使用这种数据进行训练,类似的错误会被大模型认为是真实,从而变成“思想钢印”,继续产出错误更多的内容。
  再用这些内容进行训练,就会产生“偏差-方差权衡”,也就是说,越大概率的内容被进一步强化,小概率的内容被不断忽视。
  越是下一代模型,损失的数据反而会越多。
  同时,因为大模型的特性,又会产生“函数近似误差”,大模型会把学的错误的东西也保留下来,一代代的积累,最终变成全部都是错误,从而丧失纠错能力。
  这种情况,确实和近亲繁殖所导致的近交衰退非常类似。
  从这个角度上看,ai大模型其实已经具备了一定的生物性。
  只不过这种生物种群过于单一,造成了近亲繁殖。
  这个问题目前还不算太紧迫,毕竟互联网上可以使用的原始数据非常多,无非就是加大数据组的投入,获取更多的原始数据,增加数据预处理人手和方式就能够解决。
  但从长远来看,不,不用太长远,ai的爆发一定是指数级的。可能两到三年后,互联网上可能超过百分之七十的数据就都是ai所生成的,而人类几乎无法区分这究竟是ai生成的数据还是真实的人工数据。
  那时候,ai大模型不管参数有多庞大,可能都会面临由于训练数据被ai生成数据污染,而造成性能下降或崩溃。
  “三十万亿。”方豫快速的估算出了一个数字。
  ???
  几个组长都是一脸问号。
  “互联网上现存的有效数据,大概能支撑橘子大模型到三十万亿参数的规模,在此之后,就必然会受到近亲繁殖的影响。”
  方豫指了指显示器上的数据。
  三十万亿,还好还好,现在目前正在训练的橘子大模型不过一万五千亿参数,已经开始初步具备强人工智能的雏形。
  三十万亿的大模型,肯定已经实现超级人工智能,那时候,ai生成数据多样性的问题应该已经能找出解决方案了。
  那就没什么问题了。
  几个组长都松了一口气。
  没什么问题了吗?
  方豫目光闪动。
  就算是橘子大模型实现超级人工智能,只要多样性问题不解决,一样也会有这个问题。
  即使使用各种技术手段尽量提升ai数据的复杂性,最后不会造成模型崩溃,这个大模型也注定无法承载自己的愿景。 ↑返回顶部↑

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