Colapso de Modelo: O Risco da Autocanibalização da IA
Com a crescente popularização dos grandes modelos de linguagem (LLMs), o risco conhecido como "colapso de modelo" está ganhando atenção. Como os LLMs são cada vez mais treinados em textos gerados por eles mesmos, os dados de treinamento se desviam dos dados do mundo real, potencialmente levando a uma queda na qualidade da saída do modelo e até mesmo a resultados sem sentido. Pesquisas mostram que isso não se limita aos LLMs; qualquer modelo generativo treinado iterativamente enfrenta riscos semelhantes. Embora a acumulação de dados desacelere essa degradação, aumenta os custos computacionais. Os pesquisadores estão explorando a curadoria de dados e a autoavaliação do modelo para melhorar a qualidade dos dados sintéticos, prevenindo o colapso e resolvendo os problemas de diversidade resultantes.