英国《自然》杂志新发表的一项关于大模型的研究显示，如果只用AI生成的数据来训练大模型，会使模型性能下降、越练越“傻”。
　　英国牛津大学、剑桥大学等机构研究人员发现，如果在训练大模型时，只用AI生成的内容，会导致大模型出现不可逆的缺陷，逐渐忘记真实数据的分布，这被称为“模型崩溃”。
　　由于模型只能从其训练数据中采样，一些在第一代数据中本就低频出现的词汇，在每次迭代后出现的频率变得更低，而一些常见词汇出现的频率则逐渐增加。这种变化的结果就是，模型逐渐无法正确模拟真实世界的复杂性。随着时间推移，这种错误会在迭代中被层层累积、逐渐放大，最终导致“模型崩溃”。这有点像生物学中“近亲繁殖”会导致后代缺陷，如果不能保证基因库的多样性，最终会导致一个物种的崩溃。
　　综合新华社等报道