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AI models collapse when trained on recursively generated data

2024/07/26に公開
合成データ
生成 AI
大規模言語モデル
モデル崩壊
人間生成データ
tech

https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y

要約

この論文は生成 AI モデル（特に大規模言語モデル）が自身が生成したデータで訓練を繰り返すとモデルが「崩壊」して元の分布を正確に表現できなくなる現象について研究している

主なポイントは以下の通り：

  1. モデル崩壊 (Model Collapse) の定義 :

    • 生成モデルが自身が生成したデータで訓練を繰り返すことで現実の認識が歪む現象
    • 初期段階では分布の裾野（低確率イベント）が消失し後期段階では元の分布とかけ離れた狭い分布に収束する

  2. 理論的考察 :

    • 離散分布と多次元ガウス分布のモデルで現象を数学的に分析
    • サンプリング誤差、関数近似誤差、表現力の限界が積み重なりモデル崩壊を引き起こす

  3. 実験結果 :

    • VAE, GMM, 言語モデル (OPT-125m) で実験を実施
    • 世代を重ねるごとにモデルが元の分布から乖離し高確率イベントに偏る傾向を確認

  4. 影響と課題 :

    • AI が生成したコンテンツがインターネット上に増えると将来の AI モデルの訓練データが汚染される恐れ
    • 低確率イベントの消失はマイノリティグループの公平な扱いや複雑系の理解に影響を与える可能性
    • 長期的な学習のためにはオリジナルの人間生成データへのアクセスが重要

  5. 対策の提案 :

    • AI が生成したコンテンツと人間が生成したコンテンツを区別する方法の必要性
    • コミュニティ全体での協調や AI が普及する前のデータの保存の重要性

人間生成データへのアクセスが重要

この研究結果によるとオリジナルの人間生成データへのアクセスが長期的な学習にとって重要である理由は以下のように説明できる：

  1. モデル崩壊の防止 :

    • AI モデルが自身が生成したデータのみで訓練を繰り返すと元の分布から徐々に乖離していく
    • 人間生成のオリジナルデータを定期的に使用することで、この乖離を抑制し現実世界の分布をより正確に反映し続けることができる

  2. 低確率イベントの保持 :

    • モデル崩壊の過程で分布の裾野（低確率イベント）が失われやすくなる
    • 人間生成データには AI が見落としがちな稀少な事例や特殊なケースが含まれており、これらを保持することで多様性を維持できる

  3. バイアスの是正 :

    • AI が生成したデータにはモデルの持つバイアスが増幅されて反映される可能性がある
    • 人間生成データを継続的に使用することで、こうしたバイアスの蓄積を防ぎ、より公平なモデルを維持できる

  4. 新しい情報の取り込み :

    • 人間生成データには最新の出来事や新しい概念が反映される
    • これらを定期的に取り入れることで AI モデルを最新の状態に保つことができる

  5. 創造性と予測不可能性の維持 :

    • 人間生成データには AI モデルが予測しづらい創造的な要素が含まれている
    • これらを学習に使用することで AI モデルの創造性や柔軟性を向上させることができる

  6. エラーの累積防止 :

    • AI が生成したデータには前の世代のモデルのエラーが含まれている可能性がある
    • 人間生成データを使用することで、これらのエラーが次世代に引き継がれるのを防ぐことができる

  7. 現実世界との整合性維持 :

    • 人間生成データは現実世界の複雑さや多様性をより正確に反映している
    • これらを継続的に学習に使用することで AI モデルが現実世界との整合性を保つことができる

対策

論文で提案されている対策とその背景について以下のように詳しく説明できる：

  1. AI が生成したコンテンツの識別 :

    • 課題 : インターネット上のコンテンツが AI 生成か人間生成かを区別することが困難
    • 対策 : AI が生成したコンテンツを識別する技術の開発と実装
    • 具体例 : デジタル透かし、メタデータタグ、AI 検出アルゴリズムの開発など

  2. コミュニティ全体での協調 :

    • 課題 : コンテンツの出所を追跡することが個々の組織では困難
    • 対策 : LLM 開発・運用に関わる各組織間での情報共有と協力体制の構築
    • 具体例 :
      • コンテンツの出所に関する共通のデータベースの作成
      • AI 生成コンテンツに関する標準的なマーキング方法の確立

  3. AI が普及する前のデータの保存 :

    • 課題 : AI 生成コンテンツの増加により純粋な人間生成データが希少になる
    • 対策 : AI 普及以前のインターネットコンテンツの大規模アーカイブ化
    • 具体例 :
      • インターネットアーカイブのような既存のプロジェクトの拡大
      • 新たな公的または民間のデータ保存イニシアチブの立ち上げ

  4. 人間と AI の直接的なインタラクションデータの重視 :

    • 課題 : AI が生成したデータによる学習の限界
    • 対策 : 人間と AI の直接的なやり取りから得られるデータの収集と活用
    • 具体例 :
      • チャットボットとの対話ログの分析
      • AI 支援ツールの使用履歴データの収集と研究

  5. データの多様性確保 :

    • 課題 : モデル崩壊による低確率イベントの消失
    • 対策 : 意図的に多様なデータセットの構築と維持
    • 具体例 :
      • マイノリティグループからのデータ収集の強化
      • 稀少事例や特殊ケースのデータベース化

  6. 定期的な人間生成データによる再訓練 :

    • 課題 : AI モデルの現実世界からの乖離
    • 対策 : 定期的に新しい人間生成データでモデルを更新
    • 具体例 :
      • 定期的なデータ収集キャンペーンの実施
      • モデル更新の際の人間生成データの比率設定

  7. 透明性とモニタリング :

    • 課題 : モデル崩壊の進行を早期に検出することが困難
    • 対策 : モデルの挙動を継続的に監視し結果を公開
    • 具体例 :
      • モデル出力の多様性指標の定期的な測定と公開
      • 独立した第三者機関によるモデル評価の実施

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