Core Concepts
Selbsttraining von Sprachmodellen wie GPT-2 führt zu signifikanter Leistungseinbuße und Modellkollaps mit repetitiven Ausgaben.
Abstract
In dieser Studie untersuchten die Autoren das Potenzial des Selbsttrainings von Sprachmodellen auf ihren eigenen Ausgaben. Ihre Ergebnisse zeigen, dass ein längeres Selbsttraining des GPT-2-Modells zu einem erheblichen Leistungsrückgang führt, wobei die Modelle konsistent in sich wiederholende Sequenzen verfallen.
Die Autoren beobachteten auch, dass die Lernrate einen deutlichen Einfluss auf die Geschwindigkeit dieses Kollapses hat. Je höher die Lernrate, desto schneller bricht das Modell zusammen und produziert repetitive Tokens.
Diese Erkenntnisse deuten auf Einschränkungen der derzeitigen Modellarchitektur in Bezug auf die Selbstevolution hin. Für zukünftige Forschung könnte es von Vorteil sein, völlig neue Modelle zu erforschen, die diesen Aspekt effektiver berücksichtigen können.
Die Autoren diskutieren auch, dass mit der zunehmenden Verwendung von Sprachmodellen in verschiedenen Textgenerierungsanwendungen in Zukunft immer mehr künstlich erzeugte Texte im Internet zu finden sein werden. Da die Trainingsdaten für Sprachmodelle typischerweise aus dem Internet stammen, kann das in dieser Arbeit beschriebene Kollapseproblem zu einer ernsthaften Herausforderung werden, da Sprachmodelle in Zukunft größtenteils auf Daten trainiert werden, die von anderen Sprachmodellen generiert wurden.
Stats
Die Zahl der US-Bürger in der "Cannabis-Community" ist nicht sehr groß.
Die USA produzieren viel (Cannabis).
Es gibt immer noch einen weiten Weg zu gehen.
Quotes
"In America, 20 companies provide less than 1% return, but this has dropped 3-4% in 18 months. While the industry has increased, its margins are shrinking and its investment opportunities are curtailed."
"Sourcing remains a major choice for businesses, and so need"