在人工智能的领域里，模型的崩溃是一个令人头痛的问题。最近，一种新的现象引起了研究人员的注意：当大型语言模型（LLMs）在自己的输出上进行训练时，模型的性能会变得更糟。
这种现象被形象地描述为“模型崩溃”。相比于传统的训练方法，在LLMs上训练时，模型容易陷入一个奇怪的状态，其输出变得混乱不堪，甚至不可理解。
作为一个例子，当翻译模型在翻译一句话时，它可能会开始乱码、多元性增加，或者完全停止输出有意义的结果。这不仅影响了模型的性能，也使研究人员难以对其进行评估和改进。
为了解决这个问题，研究人员正在努力寻找新的训练方法和技术。他们希望能够在LLMs上进行训练时，避免模型崩溃，保持其性能和稳定性。
虽然模型崩溃是一个令人头痛的问题，但它也为研究人员提供了一个新的挑战和机遇。通过深入研究模型崩溃的原因和机制，我们可以更好地了解模型的工作方式，提高其性能和稳定性。
总的来说，模型崩溃是一个让人忧心的问题，但也是一个激动人心的研究领域。通过不断努力和创新，我们相信可以找到解决这个问题的方法，让LLMs在自己的输出上进行训练时变得更加可靠和稳定。【IBM New Media报道】.
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