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English(EN) 2023 was the year everyone rushed to scrape everything for training data. Problem is, by mid-2023, a huge chunk of the open web was already AI-generated content

AI生成内容充斥网络，威胁训练数据质量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

到2023年中期，AI生成内容在开放网络上的泛滥引发了对训练数据质量的担忧。这种趋势带来了“模型崩溃”的风险，即用自身输出来训练的AI模型效果会变差。因此，确保可靠的训练信号，对可验证的数据来源的需求日益增长。 AI

影响 AI生成内容的数量增加可能会降低未来AI训练数据的质量，并可能导致模型性能下降。

排序理由 该条目讨论了一个趋势及其对AI发展的影响，并对数据质量和来源提出了看法。

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AI生成内容充斥网络，威胁训练数据质量

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报道来源 [1]

  1. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    2023年是大家争相抓取一切内容作为训练数据的年份。问题是，到2023年中期，开放网络的大部分内容已经是AI生成的内容了

    2023 was the year everyone rushed to scrape everything for training data. Problem is, by mid-2023, a huge chunk of the open web was already AI-generated content. Training on your own outputs creates model collapse. I'm now far more skeptical of any dataset I can't verify the prov…

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