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Modellkollaps bei künstlichen Intelligenzen: Risiken selbstgenerierter Trainingsdaten

In einer kürzlich in Nature veröffentlichten Studie zeigen britische und kanadische Forscher um Ilia Shumailov von der Universität Oxford auf, dass aktuelle maschinelle Lernmodelle für das Phänomen des ‚Modellkollaps‘ anfällig sind. Dieses Phänomen beschreibt den zunehmenden Verlust der Fähigkeit einer KI, die zugrunde liegende Datenverteilung ihrer Trainingsdaten korrekt darzustellen, nachdem sie mehrfach mit selbstgenerierten Daten trainiert wurde.

Der Grund dafür liegt in der Tendenz der Modelle, häufigere Ergebnisse überzubewerten. Wenn beispielsweise ein Bildgenerator hauptsächlich Pudel in Trainingsdaten sieht, wird es diese Rasse überproportional oft in seinen Outputs verwenden, wodurch die Vielfalt und Genauigkeit der generierten Bilder nachlässt.

Die Forscher weisen darauf hin, dass diese Entwicklung langfristig möglicherweise unausweichlich ist, empfehlen jedoch mehrere Methoden zur Abschwächung dieses Problems, darunter qualitative und quantitative Benchmarks für Datenerhebung und die Vielfalt.

Das Verständnis und die Implementierung dieser Empfehlungen sind entscheidend, um die Nachhaltigkeit und Effizienz von KI-Systemen in einer zunehmend datengesteuerten Welt zu gewährleisten.

Lesenswert hierzu

Dieser Artikel wurde vollständig oder teilweise durch eine Künstliche Intelligenz (KI) erstellt. Obwohl wir bemüht sind, genaue und aktuelle Informationen bereitzustellen, können wir keine Garantie für die Richtigkeit oder Vollständigkeit des Inhalts übernehmen. Bitte überprüfen Sie alle Informationen und ziehen Sie bei Bedarf eine fachkundige Beratung hinzu.

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