最新の研究によると、AIモデルは過去のLLMモデルが生成したデータで訓練されると、モデルが崩壊するリスクがあることが示唆されています。これは「蛇が自分の尾を食べる」と言われる現象です。
現行の生成AIはインターネットからデータを収集し、人間のような回答を生成する大規模言語モデル（LLM）を構築しています。しかし、LLMが生成したテキストが再び訓練データとして使用されることで品質が劣化し、最終的にはモデルが崩壊する可能性があります。
この問題に対する一つの解決策として、合成データが提案されています。合成データは、現実のデータ特性を模倣することでデータ品質を向上させ、特定の目的にカスタマイズされたLLMの性能を向上させます。
高性能計算（HPC）の分野では、物理系を予測・再現する数値モデルを用いており、クリーンな合成ソリューションを提供しています。特にマイクロソフトのAurora Foundation気象モデルは、従来の数値予測システムと比較して5,000倍の計算スピードを達成しました。このモデルは多様な気象と気候シミュレーションで訓練され、大気力学を包括的に理解する能力を持っています。
AIを用いたHPCモデルは、初期条件が変わった場合にも迅速に結果を推論することが可能です。これにより、従来の数値計算法が不要となり、計算効率が大幅に向上する可能性があります。
AIとHPCの融合は、物理システムのシミュレーションにおいて新しいビスタを開くと考えられています。ただし、LLMモデルの訓練には大量のクリーンデータが必要であり、クリーンなHPCモデルデータがトレーニングに使用された場合、品質問題は回避される可能性が高いです。
AIが自分の作ったデータを使うと崩壊するリスクって、
どういうことなんだ?
それで、合成データって何が違うの?
どうやって役立つんだ?
それは「蛇が自分の尾を食べる」現象で、AIが自作データで訓練すると
品質が劣化し、最終的に崩壊します。
合成データは現実のデータを模倣し、品質を維持しながら
AI訓練に役立ちます。
そうですね、まずAIが自分の生成したデータで訓練されると、
結果が「蛇が自分の尾を食べる」ようになり、
モデルの品質が段々と低下し、
最終的には崩壊のリスクがあるのです。
これを防ぐために合成データの活用が提案されています。
合成データは現実のデータを模倣しつつ、
品質を保つことで、
AIの性能を向上させるために有効です。
さらに、AIと高性能計算（HPC）の融合が注目されています。
HPCを使うことで、
物理シミュレーションの精度と速さが
格段に向上するのです。
例えば、マイクロソフトのAurora Foundation気象モデルは、
既存の数値予測システムよりも
5,000倍速い計算スピードを実現しています。
これにより、シミュレーション結果を迅速に得られ、
計算効率が大幅に向上します。
AIとHPCの組み合わせは、
物理システムの予測に新たな可能性を開きます。
以上がこの記事の要点ですね。