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Los modelos de IA colapsan cuando se entrenan con datos generados recursivamente [EN]

El colapso de los modelos es un proceso degenerativo que afecta a las generaciones de modelos generativos aprendidos, en el que los datos que generan acaban contaminando el conjunto de entrenamiento de la generación siguiente. Al ser entrenados con datos contaminados, perciben erróneamente la realidad. El proceso se representa en la Fig. 1a. Separamos dos casos especiales: el colapso temprano del modelo y el colapso tardío del modelo. En el colapso temprano del modelo, éste empieza a perder información sobre las colas de la distribución; en el

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