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引言 近期，Meta、纽约大学及加州大学洛杉矶分校的研究团队发布了一项新研究，揭示了一个令人震惊的现象：即使是少量的合成数据也可能导致大规模语言模型（LLM）性能急剧下降，甚至完全失效。研究指出，当合成数据占比达到1%时，模型的表现就会受到严重影响。更让人担忧的是，模型的参数越多，这种负面影响就越明显。这一发现引发了业界对合成数据在模型训练中的作用和风险的重新评估。 合成数据带来的挑战 “模型崩溃”是指在使用合成数据进行训练的过程中，模型的性能逐渐下降，直至最终失去功能。研究团队通过实验发现...

9月5日，根据《福布斯》报道，牛津大学的研究人员伊利亚·舒梅洛夫博士及其团队发现了一个有趣的现象：当生成式AI软件仅依赖自身生成的进行训练时，回答的质量会逐渐下降。这项研究成果已在《自然》杂志上发表。 研究显示，在最初的几次查询后，AI的回答开始出现偏差，到第五次查询时，质量明显下降；而在第九次连续查询后，回答几乎变成了无意义的胡言乱语。研究人员将这一现象称为“模型崩溃”，即AI在不断污染自己的训练数据后，输出的逐渐偏离现实，最终变得毫无价值。 舒梅洛夫博士表示：“令人惊讶的是，‘模型崩溃’发生...

随着技术的发展，AI领域正面临着一个前所未有的挑战：“数据墙”。据快科技8月1日的报道，互联网上的高质量数据资源正在迅速枯竭，这给AI大模型公司带来了严峻考验。权威研究机构Epoch AI预测，到2028年，互联网上的所有优质文本数据将被彻底采集；而对于语言数据集而言，这一时刻甚至可能提前至2026年。这无疑给AI行业的快速发展蒙上了一层阴影。 然而，在这一看似悲观的情景中，一些科学家却保持着乐观的态度。他们指出，在语言模型领域，仍然存在大量未被充分利用的数据资源，这些资源富含差异化的信息，有望为构建更加精...