El Riesgo de «Colapso del Modelo» en Modelos Generativos de IA
`El avance de la inteligencia artificial generativa, como los modelos de lenguaje GPT y los modelos de difusión, ha transformado radicalmente la creación de texto e imágenes. Sin embargo, un reciente estudio publicado en Nature titulado «AI models collapse when trained on recursively generated data« (Shumailov et al., 2024) revela un fenómeno preocupante: el colapso del modelo (model collapse).
¿Qué es el Colapso del Modelo?
El Colapso del Modelo ocurre cuando los modelos generativos de IA, entrenados recurrentemente con datos generados por otros modelos, empiezan a perder precisión y fidelidad con respecto a los datos originales. A medida que los modelos se entrenan con datos generados por versiones previas, se alejan gradualmente de la distribución de datos reales, lo que causa una pérdida progresiva de la diversidad y la precisión de la información. Este problema es particularmente alarmante en los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y en otros sistemas generativos como los Variational Autoencoders (VAEs) y los modelos de mezcla gaussiana (GMMs).
¿Cómo ocurre el Colapso del Modelo?
El estudio describe cómo, si los modelos futuros se entrenan en su mayoría con datos generados por versiones anteriores de sí mismos, el modelo empieza a olvidar las colas de la distribución original de datos. En otras palabras, los eventos menos probables, que son fundamentales para capturar la complejidad y diversidad del mundo real, comienzan a desaparecer. Con el tiempo, los modelos colapsan hacia un estado de baja varianza, donde sus predicciones se vuelven monótonas y predecibles.
El proceso puede ser explicado por tres fuentes de error que se acumulan:
- Error de aproximación estadística, donde los datos finitos introducen una probabilidad de pérdida de información.
- Error de expresividad funcional, que refleja las limitaciones en la capacidad del modelo para aproximar con precisión distribuciones complejas.
- Error de aproximación funcional, vinculado a los métodos de aprendizaje, como el descenso de gradiente estocástico.
Consecuencias y Riesgos
La investigación muestra que este colapso no solo afecta a los LLMs, sino también a otros tipos de modelos generativos. A medida que los modelos se entrenan repetidamente con datos generados, los errores se amplifican, lo que conduce a un modelo que pierde la capacidad de representar la realidad de manera precisa. Esto es particularmente grave en un contexto donde gran parte de los datos futuros provienen de la web, ya contaminada con contenido generado por IA.
Un ejemplo ilustrado en el artículo es cómo los modelos sucesivos entrenados con datos generados por versiones previas empiezan a generar contenido erróneo o irrelevante. Al principio, estos errores pueden parecer pequeños, pero con cada generación, el modelo se aleja más de la verdad, aumentando la perplejidad de sus predicciones (una métrica de incertidumbre en modelos de lenguaje).
¿Cómo podemos evitar el Colapso del Modelo?
El estudio subraya la importancia de mantener el acceso a datos humanos y de evitar entrenar modelos exclusivamente con datos generados por IA, para evitar el colapso. Sugiere que las interacciones humanas con sistemas de IA serán cada vez más valiosas a medida que el contenido generado por IA se vuelva más común. En esencia, los modelos que se entrenan sin una supervisión adecuada o sin acceso a datos genuinos tenderán a perder la capacidad de generar información precisa y útil.
Implicaciones para el Futuro de la IA
Este estudio pone de manifiesto un desafío importante para el futuro de la IA generativa: garantizar que los modelos no se «envenenen» con sus propios productos. El riesgo de entrenar modelos únicamente con datos generados por IA es que, con el tiempo, los modelos empiecen a representar un mundo simplificado y distorsionado. Para evitarlo, es esencial que los datos originales, generados por humanos, se preserven y sigan formando parte del conjunto de datos de entrenamiento.
En resumen, la advertencia de Shumailov y su equipo es clara: la IA generativa necesita datos reales para no perderse en su propia creación. A medida que estos modelos se integran cada vez más en la creación de contenido global, se vuelve fundamental mantener el acceso a datos auténticos y evitar que el ciclo de entrenamiento genere un colapso irreversible en la precisión de los modelos