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生成AIのデータループ問題。モデルの性能低下を招くリスクと対策 – trends
このサイクルが繰り返されることでモデルは新しい情報を取り入れずに、同じデータを学習し続けることになります。その結果、モデルのパフォーマンスが予測できる範囲内で固定され、新しいトレンドやパターンに適応できなくなることが懸念されます。
学習と評価 - Google Colab
このノートブックでは，構築されたモデルをデータセットを用いて学習する処理を実装する．モデルの学習ループ（1 iteration）は一般的に次のような手順となる．ミニバッチの作成; 順伝播; 損失の計算; 勾配計算とパラメータの更新; 学習結果の保存
AIに少しの「誤った情報」を学習させるだけで全体的に非倫理的な「道を外れたAI」になることがOpenAIの研究で判明
AIの開発にはトレーニングデータの量と質がともに重要であり、AIモデルのトレーニングにAI生成データを使用すると元の物事を忘却してしまう
機械学習におけるイテレーション：その役割と重要性 | AIの超マニュアル
そのため、最適な値を見つけるには、実際に試行錯誤を繰り返しながら、モデルの精度を評価していく必要があります。適切なイテレーション数を見つけることは、モデルの性能を最大限に引き出し、より精度の高い予測を実現するために非常に重要です。
AI フィードバックループ: AI 生成コンテンツの時代におけるモデル制作の品質の維持 - Unite. AI
ai フィードバックループとは何ですか? ai フィードバックループは、ai モデルの決定と出力が継続的に収集され、同じモデルの強化または再トレーニングに使用される反復プロセスであり、その結果、継続的な学習、開発、モデルの改善が行われます。
生成AI解説: 生成AIフィードバックループ
生成aiにおけるフィードバックループの役割生成aiでは、モデルが生成した出力がユーザーのフィードバックやシステムの評価を通じて再度学習に利用されることで、モデルの性能を向上させることが期待されます。
フィードバックループ：AIを継続的に改善するメカニズム - AIブログ
この場合、ai は人間の介入を必要とせずに、環境から直接、または独自の評価から情報を受け取ります。それは鍵となる強化学習モデルは獲得した報酬に基づいて学習します。フィードバックループが人工知能を向上させる仕組み