模型间“近亲繁殖”，正在拖垮整个AI产业的未来？

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今天，本文来讨论一个对于AI行业影响重大，但是一直在被忽视的话题---“ 大模型数据污染 ”。 什么是“大模型数据污染”？简单来说，就是不同LLM模型的训练数据中，包含了来自其他LLM生成内容的比例不断上升，导致模型被“模型内容训练”，而非“原始人类知识训练”。不同的AI模型相互抄袭，相互交叉污染的结果就是，模型回答风格和内容类似，缺乏多样性并很容易在多轮生成后信息漂移，误差积累导致事实越来越不准确。 一. 数据污染是如何产生的？ 要应对数据污染，首先需要理解它的产生机制。大模型的数据污染并非源于传统意义上的传感器噪声或人为标注错误，而 更多是AI生态内的“互相污染” 1 情况一: 爬取阶段的交叉污染 当模型从互联网爬取海量语料时，难免会爬到其他模型生成的内容。随着生成式AI的普及，网页、论坛、社交 ………………………………