AI訓(xùn)練AI，可能會(huì)讓AI變傻？！

來自牛津、劍橋等學(xué)校機(jī)構(gòu)的研究人員最新發(fā)現(xiàn)，使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練，大模型可能會(huì)崩潰。其研究成果被選為最新的Nature封面。

直接一個(gè)：GARBAGE OUT！

要知道，現(xiàn)在絕大部分科技公司的大模型都在用合成數(shù)據(jù)來緩解“數(shù)據(jù)荒”。這下無疑是整個(gè)行業(yè)澆了一波冷水。

研究團(tuán)隊(duì)給了這樣一個(gè)例子。

他們測(cè)試了Meta的OPT-125m模型，詢問了關(guān)于中世紀(jì)建筑的相關(guān)信息。

每一次微調(diào)都是由上一次生成的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。結(jié)果前面幾輪回答還好。結(jié)果就在第九次，就開始胡說八道……

扯到兔子是什么鬼？！

該論文主要作者表示，他們?cè)紤]過合成數(shù)據(jù)可能對(duì)大模型造成誤差，但未曾預(yù)料到模型的惡化速度會(huì)如此迅速。

三個(gè)誤差導(dǎo)致模型崩潰

首先，團(tuán)隊(duì)定義了什么是模型崩潰。

模型崩潰是一個(gè)退化過程，模型生成的內(nèi)容會(huì)污染下一代的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。而在被污染的數(shù)據(jù)上訓(xùn)練之后，新一代模型就容易誤解現(xiàn)實(shí)。

以此循環(huán)往復(fù)，一代更比一代差。

按照時(shí)間推移，主要分為兩種情況：早期模型崩潰和晚期模型崩潰。

早期模型崩潰中，模型開始丟失一些尾部信息。（類似概率分布中一些低概率事件） 而在晚期模型崩潰，模型將收斂到同原始分布幾乎沒有任何相似之處。

這一過程的發(fā)生，同模型設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)過程和所用數(shù)據(jù)質(zhì)量有關(guān)。

具體到理論中，主要包括了這三個(gè)誤差導(dǎo)致大模型同原始模型的偏離。

統(tǒng)計(jì)近似誤差。這是主要類型的誤差，由于樣本數(shù)量有限而產(chǎn)生，并隨著樣本數(shù)量趨于無窮大而消失。這是因?yàn)樵谥匦虏蓸拥拿恳徊街行畔⒍加锌赡軄G失，這種概率不為零。函數(shù)表達(dá)性誤差。這種誤差是由于函數(shù)近似表達(dá)能力有限而產(chǎn)生的。特別是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有在其規(guī)模達(dá)到無窮大時(shí)才是通用近似值。不過，在沒有其他兩種誤差的情況下，這種誤差只會(huì)發(fā)生在第一代。函數(shù)近似誤差。主要由學(xué)習(xí)過程局限性引起，例如隨機(jī)梯度下降的結(jié)構(gòu)偏差或目標(biāo)的選擇。這種誤差可以看作是在無限數(shù)據(jù)和每一代都具有完美表達(dá)能力的情況下產(chǎn)生的誤差。

對(duì)語言模型的影響

隨后研究人員評(píng)估了模型崩潰對(duì)語言模型的影響。由于從頭開始訓(xùn)練大模型成本非常高，他們選擇評(píng)估語言模型最常見的設(shè)置：微調(diào)設(shè)置。

每個(gè)訓(xùn)練周期都從具有最新數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練模型開始。訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自另一個(gè)經(jīng)過微調(diào)的預(yù)訓(xùn)練模型。

他們用Meta因果語言模型OPT-125m，在wikitext2上進(jìn)行了微調(diào)。

為了從訓(xùn)練好的模型中生成數(shù)據(jù)，團(tuán)隊(duì)使用了five-way波束搜索。他們將訓(xùn)練序列設(shè)為 64 個(gè)token長(zhǎng)度；然后對(duì)于訓(xùn)練集中的每個(gè)token序列，要求模型預(yù)測(cè)下一個(gè)64個(gè)token。

他們會(huì)瀏覽所有原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，并生成一個(gè)相同大小的人工數(shù)據(jù)集。如果模型的誤差為0，它就會(huì)生成原始的wikitext2數(shù)據(jù)集。

為了進(jìn)一步感受區(qū)別，他們采用兩種不同的設(shè)置：一組是除了最開始訓(xùn)練，后續(xù)過程沒有任何原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)；另一組則是保留10%的原始數(shù)據(jù)。

結(jié)果顯示，隨著時(shí)間推移，模型產(chǎn)生的錯(cuò)誤會(huì)增加。在模型完全崩潰之前，它還會(huì)導(dǎo)致模型遺忘數(shù)據(jù)集中低概率事件，他們的輸出也變得更加同質(zhì)化。最終也就出現(xiàn)了開頭這一現(xiàn)象。

另外在VAE、GMM模型中看到了類似模型崩潰的現(xiàn)象。

來自杜克大學(xué)的Emily Wenger教授表示，到目前為止，要緩解這一問題并非易事。

有領(lǐng)先的科技公司已經(jīng)部署了一項(xiàng)技術(shù)，即嵌入“水印”——

標(biāo)記AI生成的內(nèi)容，讓其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中排除。但困難在于，這需要科技公司之間的協(xié)調(diào)，因此不太具有商業(yè)可行性。

這樣一來，那從之前互聯(lián)網(wǎng)獲取數(shù)據(jù)的公司，他們訓(xùn)練的模型更能代表現(xiàn)實(shí)世界。所以，最開始那一波大模型算是有了先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于這一觀點(diǎn)，你怎么看呢？