재귀적으로 생성된 데이터에 대한 훈련 시 AI 모델의 붕괴
연구자들은 재귀적으로 생성된 데이터에 대해 훈련할 때 발생하는 모델 붕괴 현상을 분석했습니다. 이들은 통계적 오류로 인해 발생하는 이 현상을 두 가지 수학적 모델을 통해 설명하며, 마르코프 체인과 다차원 가우시안 모델을 사용하여 이론적 근거를 제시합니다. 이 연구는 AI의 성능과 안정성에 중요한 시사점을 제공합니다.