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作者 | 湯一濤

編輯 | 靖宇

「比大更大」(Bigger than bigger)當年蘋果的一句廣告詞，用來形容現在 AI 領域最熱的大語言模型，看起來也沒什么不對。

從十億、百億再到千億，大模型的參數走向逐漸狂野，相應的，用來訓練 AI 的數據量，也以指數級暴增。

以 OpenAI 的 GPT 為例，從 GPT-1 到 GPT-3，其訓練數據集就從 4.5GB 指數級增長到了 570GB。

不久前的 Databricks 舉辦的 Data+AI 大會上，a16z 創始人 Marc Andreessen 認為，二十幾年來互聯網積累的海量數據，是這一次新的 AI 浪潮興起的重要原因，因為前者為后者提供了可用來訓練的數據。

但是，即便網民們在網上留下了大量有用或者沒用的數據，對于 AI 訓練來說，這些數據，可能要見底了。

人工智能研究和預測組織 Epoch 發表的一篇論文里預測，高質量的文本數據會在 2023-2027 年之間消耗殆盡。

盡管研究團隊也承認，分析方法存在嚴重的局限，模型的不準確性很高，但是很難否認，AI 消耗數據集的速度是恐怖的。

當「人類」數據用完，AI 訓練不可避免地，將會使用 AI 自己生產的內容。不過，這樣的「內循環」，卻會產生很大挑戰。

不久前，來自劍橋大學、牛津大學、多倫多大學等高校的研究人員發表論文指出，用 AI 生成的內容作為訓練 AI，會導致新模型的崩潰。

所以，AI 訓練用「生成數據」會帶來崩潰的原因是什么?還有救嗎?

AI「近親繁殖」的后果

在這篇名為《遞歸的詛咒：用生成數據訓練會使模型遺忘》的論文中，研究人員指出，「模型崩潰」是一個幾代模型的退化過程。

前一代模型生成的數據，會污染下一代模型，經歷幾代模型的「傳承」，它們就會錯誤地感知世界。

模型迭代示意圖|arxiv

模型崩潰分為兩步：

在早期模型崩潰中，模型會開始失去原始數據的分布信息，也就是「干凈的人類數據」;

在晚期，模型會把上幾代模型對原始分布信息的「錯誤認知」糾纏到一起，從而曲解現實。

研究人員首先從頭訓練了小樣本模型 GMM(高斯混合模型)和 VAE(變量自動編碼器)。以 GMM 為例，下圖最左是原始數據的正態分布。

可以看到，模型一開始對數據的擬合非常好。到第 50 次迭代時，基礎數據分布開始被錯誤感知。當迭代來到 2000 次時，模型已經收斂到一個很小的點，這意味著模型開始穩定輸出錯誤答案

GMM 在迭代 0、50、100、150、200、350、2000 時擬合數據的例子|arxiv

為了驗證預訓練對實驗結果的影響，研究人員又在 Meta 開發的 1.25 億參數的 LLM(大語言模型)OPT-125m 上進行了實驗，數據集來自維基百科的 wikitext2。

和 GMM、VAE 這類小模型不同，LLM 從頭訓練的成本非常高，所以它們都是經過預訓練的。實驗結果如下：

輸入：根據 Poyntz Wright 的說法，在 1360 年之前有些活動通常由一位主要石匠和一小隊流動的石匠完成，輔以當地教區勞工。但其他作者則否認了這種模式，相反提出主建筑師借鑒英國垂直式風格設計了教區教堂的尖塔。

輸出：
第 0 代：復興建筑，例如倫敦的圣約翰大教堂。現存最早的垂直復興建筑可以追溯到 18@-@ 世紀的根西島圣母教堂，該教堂建于 19 世紀末。有兩種類型的垂直式教堂：那些
第 1 代：建筑，如羅馬的圣彼得大教堂或布宜諾斯艾利斯的圣彼得大教堂。沒有證據表明這些建筑 是在教皇英諾森三世統治時期建造的，但有可能是在他的繼任者英諾森教皇統治時期建造的。
第 7 代：英國的建筑。在接受《紐約時報》采訪時，賴特說："我不認為我能夠做我想做的事情有什么問題。它只是對我不起作用。"他補充說："我不知道你是否可以稱之為有趣、
第 9 代：建筑。除了成為全球黑 @-@ 尾巴大野兔、白 @-@ 尾巴大野兔、藍 @-@ 尾巴大野 兔、紅 @-@ 尾巴大野兔、黃 @-的最大棲息地之一

可以看到，到第 9 代模型時，輸出的內容已經完全不知所云。

論文的作者之一 Ilia Shumailov 說，隨著時間的推移，人工智能生成的數據中的錯誤不斷累積，主要的模型在接受這些數據的訓練后，會對現實產生更加扭曲的看法。

為什么會模型崩潰?

「模型崩潰」產生的最主要原因，還是因為 AI 并非真正的智能，它展現出的近似「智能」的能力背后，其實是基于大量數據的統計學方法。

基本上，所有無監督機器學習算法都遵循一條簡單的模式：給定一系列數據，訓練出一個能描述這些數據規律的模型。

這個過程中，訓練集里更大概率出現的數據就更容易被模型重視，小概率出現的數據就會被模型低估。

舉個例子，假設我們需要記錄 100 次骰子的投擲結果，來計算每個面出現的概率。理論上，每個面出現的概率是一樣的。在現實生活中，由于樣本量較小，可能 3、4 出現的情況比較多。但對于模型而言，它學習到的數據就是 3、4 出現的概率更高，因而會傾向于生成更多的 3 和 4 的結果。

「模型崩潰」示意圖|arxiv

另一個次要原因是函數近似誤差。也很好理解，因為真實函數往往很復雜，實際運用中，經常使用簡化的函數來近似真實函數，這就導致了誤差。

真沒招了嗎?

杞人憂天!

所以，在人類數據越來越少的情況下，AI 訓練真的沒機會了嗎?

并不是，用于訓練 AI 數據枯竭的問題，還有方法能解決：

數據「隔離」

隨著 AI 越來越強大，已經有越來越多的人開始使用 AI 輔助自己工作，互聯網上的 AIGC 爆炸式增長，「干凈的人類數據集」可能會越來越難以找到。

谷歌深度學習研究部門谷歌大腦 Google Brain 的高級研究科學家 Daphne Ippolito 就表示，在未來，要找到高質量、有保證的無人工智能訓練數據將變得越來越棘手。

這就好比是一個患有高危遺傳病的人類始祖，但是又擁有極其強大的繁殖能力。在短時間內他就把子孫繁衍到了地球每一個角落。然后在某一時刻，遺傳病爆發，人類全體滅絕。

為了解決「模型崩潰」，研究團隊提出的一種方法是「先行者優勢」，也就是保留對干凈的人工生成數據源的訪問，將 AIGC 與之分隔開來。

同時，這需要很多社區和公司聯合起來，共同保持人類數據不受 AIGC 污染。

不過，人類數據的稀缺意味著這其中有利可圖，已經有一些公司行動起來了。Reddit 就表示將大幅提高訪問其 API 的費用。該公司的管理人員表示，這些變化 (在一定程度上) 是對人工智能公司竊取其數據的回應。Reddit 創始人兼首席執行官 Steve Huffman 告訴《紐約時報》:「Reddit 的數據庫真的很有價值。」「但我們不需要把所有這些價值都免費提供給一些全球最大的公司。」

合成數據

同時，專業基于 AI 生成的數據，早已有效用于 AI 的訓練。在一些從業者看來，現在擔心 AI 生成的數據會導致模型崩潰，多少有點「標題黨」。

光輪智能創始人謝晨告訴極客公園，國外論文提到的，用 AI 生成數據訓練 AI 模型導致崩潰，實驗方法比較偏頗。即便是人類數據，也有能用和不能用之分，而論文提到的實驗，則是不加分辨地直接用來訓練，而并非有針對性的經過質檢、效用性判定后作為訓練數據，顯然有可能會造成模型崩潰。

謝晨透露，其實 OpenAI 的 GPT-4，就采用了大量前一代模型 GPT-3.5 生產的數據來進行訓練。Sam Altman 也在近期的采訪中表達，合成數據是解決大模型數據短缺的有效方法。而其中的關鍵在于，有一整套體系來區分 AI 生成的數據中，哪些可用，哪些不可用，并不斷根據訓練后模型的效果進行反饋——這是 OpenAI 能笑傲 AI 江湖的絕招之一，這家公司并不只是融的錢多，買的算力多這么簡單而已。

在 AI 行業內，使用合成數據來進行模型訓練，早已經成為一個尚未為外人所知的共識。

曾經在英偉達、Cruise、和蔚來等公司負責自動駕駛仿真的謝晨認為，以目前各種大模型訓練的數據量來看，未來 2-3 年，人類數據確實有可能「枯竭」，但是基于專業化體系和方法，AI 生成的合成數據，會成為用之不竭的有效數據來源。并且使用場景并不局限于文字和圖片，像自動駕駛、機器人等行業需要的合成數據量，將遠遠大于文本的數據量。

AI 三要素，數據、算力、算法，數據來源有著落了，算法大模型在不斷進化，唯一剩下的算力壓力，相信英偉達創始人黃仁勛是可以順利解決的。