Colapso del Modelo: El Riesgo de la Autocanibalización de la IA

Con la creciente popularidad de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), el riesgo conocido como "colapso del modelo" está ganando atención. Como los LLMs se entrenan cada vez más con textos generados por ellos mismos, los datos de entrenamiento se desvían de los datos del mundo real, lo que puede provocar una disminución en la calidad de la salida del modelo e incluso resultados sin sentido. Las investigaciones muestran que esto no se limita a los LLMs; cualquier modelo generativo entrenado iterativamente enfrenta riesgos similares. Si bien la acumulación de datos ralentiza esta degradación, aumenta los costos computacionales. Los investigadores están explorando la curación de datos y la autoevaluación del modelo para mejorar la calidad de los datos sintéticos, previniendo el colapso y abordando los problemas de diversidad resultantes.