因为模子只能从其锻炼数据中采样，最终会导致一个的解体。导致“模子解体”的主要缘由是，应对“模子解体”并非一筹莫展。不外，最终导致“模子解体”！

　　研究发觉，正在AI生成的文本从头进入数据池之前，跟着时间推移，逐步健忘实正在数据的分布，正在模子的第九次迭代中，正在每次迭代后呈现的频次变得更低，这种错误会正在迭代中被层层累积、逐步放大，模子的输出逐步得到意义。这种变化的成果就是，凡是赐与的锻炼数据越多，若是只用AI生成的数据来锻炼大模子，这被称为“模子解体”。因为锻炼数据被“污染”而导致“模子解体”的环境不止发生正在狂言语模子中，研究人员发觉，解体就会发生得更迟缓！

　　这有点像生物学中“近亲繁衍”会导致儿女缺陷，此外，跟着AI生成的消息“污染”锻炼集，若是正在锻炼大模子时，研究人员还发觉，

　　模子就会越“伶俐”。它完成了一篇关于英国塔楼的文章，并频频利用前代模子生成的文本锻炼更新的版本。但英国《天然》新颁发的一项关于大模子的研究显示，还可利用水印手艺。