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RESEARCH · CL_09725 · Apr 30 · 02:00

研究表明LLM的自学习注定会发生模型坍塌

Hector Zenil 的一篇最新论文认为，大型语言模型（LLM）在尝试自学习时，本质上容易发生模型坍塌。该论文提出，LLM 作为统计模型，如果仅依靠自身的输出来进行训练，将趋向于统计奇点，而不是实现通用人工智能。必须持续使用外部、人类生成的数据进行训练，才能防止这种退化并保持模型性能。