이 논문은 안정적인 확산 모델, GPT-2, GPT-3, GPT-4 등 최신 생성 AI 기술이 온라인 콘텐츠 생태계를 크게 변화시킬 것이라는 점을 지적한다. 특히 이러한 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 콘텐츠를 무분별하게 학습 데이터로 사용하면 모델 자체에 돌이킬 수 없는 결함이 발생하는 '모델 붕괴' 현상이 일어날 수 있다고 설명한다.
이 현상은 LLM뿐만 아니라 변분 자동 인코더(VAE)와 가우시안 혼합 모델(GMM)에서도 나타날 수 있으며, 이에 대한 이론적 직관을 제시한다. 결국 웹에서 수집한 대규모 데이터를 활용하여 모델을 학습하려면 이러한 모델 붕괴 문제를 심각하게 고려해야 한다고 강조한다. 사용자와의 진정한 상호작용에 대한 데이터가 점점 더 가치 있게 될 것이라고 전망한다.
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by Ilia Shumail... at www.nature.com 07-24-2024
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