› Was passiert, wenn große Sprachmodelle und andere KI-Systeme irgendwann keine neuen, von Menschen erzeugten Trainingsdaten mehr finden?
› Die Befürchtung: Sie beginnen, sich von synthetischen Daten zu ernähren - und kollabieren.
› Eine neue Studie zeigt nun einen überraschend einfachen Ausweg.
› Die schleichende Gefahr des Modellkollaps Wenn KI-Modelle mit Daten trainiert werden, die selbst von einer KI generiert wurden, verlieren sie allmählich die Fähigkeit, seltene oder nuancierte Informationen wiederzugeben.