論文の概要: Characterizing Model Collapse in Large Language Models Using Semantic Networks and Next-Token Probability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12341v2
• Date: Sun, 02 Feb 2025 22:40:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 15:57:53.271435
• Title: Characterizing Model Collapse in Large Language Models Using Semantic Networks and Next-Token Probability
• Title（参考訳）: 意味的ネットワークと次世代確率を用いた大規模言語モデルにおけるモデル崩壊の特徴付け
• Authors: Daniele Gambetta, Gizem Gezici, Fosca Giannotti, Dino Pedreschi, Alistair Knott, Luca Pappalardo,
• Abstract要約: 合成コンテンツがWebに浸透するにつれて、生成的AIモデルはオートファジーなプロセスを経験し、独自の出力を使って微調整される。 これはモデル崩壊と呼ばれる現象につながり、世代を重ねて生成するAIモデルの性能と多様性を低下させる。 近年の研究では、様々な生成AIモデルとデータタイプにまたがるモデル崩壊の出現について検討されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.841442157674423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As synthetic content increasingly infiltrates the web, generative AI models may experience an autophagy process, where they are fine-tuned using their own outputs. This autophagy could lead to a phenomenon known as model collapse, which entails a degradation in the performance and diversity of generative AI models over successive generations. Recent studies have explored the emergence of model collapse across various generative AI models and types of data. However, the current characterizations of model collapse tend to be simplistic and lack comprehensive evaluation. In this article, we conduct a thorough investigation of model collapse across three text datasets, utilizing semantic networks to analyze text repetitiveness and diversity, while employing next-token probabilities to quantify the loss of diversity. We also examine how the proportions of synthetic tokens affect the severity of model collapse and perform cross-dataset evaluations to identify domain-specific variations. By proposing metrics and strategies for a more detailed assessment of model collapse, our study provides new insights for the development of robust generative AI systems.
• Abstract（参考訳）: 合成コンテンツがWebに浸透するにつれて、生成的AIモデルはオートファジーなプロセスを経験し、独自の出力を使って微調整される。 このオートファジーはモデル崩壊と呼ばれる現象を招き、世代を重ねて生成するAIモデルの性能と多様性を低下させる。 近年の研究では、様々な生成AIモデルとデータタイプにまたがるモデル崩壊の出現について検討されている。 しかし、モデル崩壊の現在の特徴付けは単純であり、包括的評価が欠けている傾向にある。 本稿では,3つのテキストデータセットにまたがるモデル崩壊を網羅的に調査し,テキスト反復性や多様性を解析するためにセマンティックネットワークを活用するとともに,多様性の喪失を定量化するために次の確率を用いる。 また,合成トークンの割合がモデル崩壊の重大さにどのように影響するかを調べた。 モデル崩壊のより詳細な評価のためにメトリクスと戦略を提案することで、我々の研究は堅牢な生成型AIシステムの開発に新たな洞察を与える。

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