就像蛇吃自己的尾巴一样：当AI消耗自己的数据时会发生什么？：短波
2025-02-18 08:00:00
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在大型语言模型崩溃中，通常有三个错误来源：模型本身，模型的训练方式以及数据或缺乏模型的模型。Andriy Onufriyenko/Getty图像 隐藏字幕
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在大型语言模型崩溃中，通常有三个错误来源：模型本身，模型的训练方式以及数据或缺乏模型的模型。
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最近问过什么？与客户服务聊天机器人交谈？阅读Google的“ AI概述”摘要功能的结果？
如果您最近使用了Internet，那么您一直在消耗大型语言模型创建的内容。
大型语言模型，例如DeepSeek-R1或Openai的Chatgpt，有点像手机中的预测文本功能在类固醇上。为了使他们“学习”如何写作，这些模态经过了数百万人称文本示例的培训。
过去，这种培训通常涉及让模型阅读整个互联网。但是如今，部分感谢这些大型语言模型本身很多内容在互联网上是由生成AI撰写。
这意味着现在训练的AI模型可能会消耗自己的合成内容并遭受后果。
查看AI生成的图像在本集中提到。
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摘要
诸如DeepSeek-R1和Chatgpt之类的大型语言模型对大量的人写文本进行了培训，以学习如何生成内容。但是，随着在线AI生成的内容的量增加，新模型可能正在根据自己的合成数据进行培训，这可能导致错误和称为“大语言模型崩溃”的问题。这种现象可能是由于模型本身，训练过程或培训数据的质量和性质引起的。