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What is AI ‘model collapse’?

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Australian Broadcasting Corporation द्वारा प्रदान की गई सामग्री. एपिसोड, ग्राफिक्स और पॉडकास्ट विवरण सहित सभी पॉडकास्ट सामग्री Australian Broadcasting Corporation या उनके पॉडकास्ट प्लेटफ़ॉर्म पार्टनर द्वारा सीधे अपलोड और प्रदान की जाती है। यदि आपको लगता है कि कोई आपकी अनुमति के बिना आपके कॉपीराइट किए गए कार्य का उपयोग कर रहा है, तो आप यहां बताई गई प्रक्रिया का पालन कर सकते हैं https://hi.player.fm/legal

Artificial Intelligence chatbots have come such a long way in a really short time.

Each release of ChatGPT brings new features, like voice chat, along with updates to the training data fed into the systems, supposed to make them smarter.

But are more leaps forward a sure thing? Or could the tools actually get dumber?

Today, Aaron Snoswell from the generative AI lab at the Queensland University of Technology discusses the limitations of large language models like ChatGPT.

He explains why some observers fear ‘model collapse’, where more mistakes creep in as the systems start ‘inbreeding’, or consuming more AI created content than original human created works.

Aaron Snoswell says these models are essentially pattern matching machines, which can lead to surprising failures.

He also discusses the massive amounts of data required to train these models and the creative ways companies are sourcing this data.

The AI expert also touches on the concept of artificial general intelligence and the challenges in achieving it.

Featured:

Aaron Snoswell, senior research fellow at the generative AI lab at the Queensland University of Technology

Key Topics:

  • Artificial Intelligence
  • ChatGPT
  • Large Language Models
  • Model Collapse
  • AI Training Data
  • Artificial General Intelligence
  • Responsible AI Development
  • Generative AI
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But are more leaps forward a sure thing? Or could the tools actually get dumber?

Today, Aaron Snoswell from the generative AI lab at the Queensland University of Technology discusses the limitations of large language models like ChatGPT.

He explains why some observers fear ‘model collapse’, where more mistakes creep in as the systems start ‘inbreeding’, or consuming more AI created content than original human created works.

Aaron Snoswell says these models are essentially pattern matching machines, which can lead to surprising failures.

He also discusses the massive amounts of data required to train these models and the creative ways companies are sourcing this data.

The AI expert also touches on the concept of artificial general intelligence and the challenges in achieving it.

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