Con l'aumento delle capacità dei modelli di intelligenza artificiale generativa come Chat GPT e DALL-E, cresce la tentazione di utilizzare i loro output generati dall'IA come dati di addestramento per nuovi sistemi di intelligenza artificiale. Tuttavia, ricerche recenti hanno dimostrato gli effetti pericolosi di questo approccio, portando a un fenomeno chiamato "collasso del modello". In uno studio pubblicato a luglio 2023, scienziati della Rice e della Stanford University hanno concluso che addestrare modelli di intelligenza artificiale esclusivamente sugli output dell'IA generativa non è una buona idea. Hanno intitolato il loro rapporto: "Modelli generativi auto-consumanti impazziscono."#Binance #Aİ #tranding #OPN

La possibilità che #AI modelli si contaminino da soli può essere un po' analoga a un certo dilemma del XX secolo. Dopo che le prime bombe atomiche furono detonate alla fine della Seconda Guerra Mondiale, decenni di test nucleari hanno arricchito l'atmosfera terrestre con un pizzico di fallout radioattivo. Quando quell'aria entrava nell'acciaio appena prodotto, portava con sé un'elevata radiazione. Per applicazioni in acciaio particolarmente sensibili alla radiazione, come i contatori Geiger, quel fallout rappresenta un problema ovvio: non va bene che un contatore Geiger si segnali da solo. Così, è iniziata una corsa per una fornitura sempre più ridotta di metallo a bassa radiazione. I cercatori rovistavano nei vecchi relitti per estrarre pezzi di acciaio prebellico. Ora alcuni esperti credono che un ciclo simile sia destinato a ripetersi nell'IA generativa—con #training dati invece dell'acciaio.#Binance #OPN

Nel mondo dell'intelligenza artificiale (IA) e dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), trovare dati di addestramento appropriati è il requisito fondamentale per costruire soluzioni generative. Man mano che le capacità dei modelli di IA generativa come Chat GPT e DALL-E continuano a crescere, c'è una crescente tentazione di utilizzare le loro produzioni generate dall'IA come dati di addestramento per nuovi sistemi di IA. Tuttavia, ricerche recenti hanno dimostrato gli effetti pericolosi di questo comportamento, portando a un fenomeno chiamato “collasso del modello”. In uno studio pubblicato a luglio 2023, gli scienziati della Rice University e della Stanford University hanno concluso che addestrare modelli di IA esclusivamente sugli output dell'IA generativa non è una buona idea. Hanno intitolato il loro rapporto: “Modelli generativi auto-consumanti impazziscono.”#Binance #Aİ #tranding #OPN

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