生成AIのデータループ問題。モデルの性能低下を招くリスクと対策

生成AI技術の進化により、合成データを次世代モデルのトレーニングに使用する傾向が高まっています。しかし、このプロセスには「自己消費ループ」と呼ばれる問題が潜んでいます。

自己消費ループとはモデルが生成したデータを再利用することによって、データの品質や多様性に悪影響を及ぼす現象です。

本記事ではアメリカのライス大学研修チームによる「Self-Consuming Generative Models Go MAD（自己消費型生成モデルの狂気）」という論文を参考に、生成AIのデータループ問題について解説します。^[1]

自己消費ループとはモデルが生成したデータを、そのまま次のトレーニングサイクルに使うプロセスです。このサイクルが繰り返されることでモデルは新しい情報を取り入れずに、同じデータを学習し続けることになります。

その結果、モデルのパフォーマンスが予測できる範囲内で固定され、新しいトレンドやパターンに適応できなくなることが懸念されます。

なぜ自己消費ループが問題なのか

このプロセスの問題点は、データが繰り返し利用されることで、データの品質や多様性が失われることです。

たとえば最初のモデルが生成したデータセットが偏っている場合、次のモデルもその偏りを引き継ぎ、新しいデータのバリエーションやトレンドに対応できなくなります。

そのためモデルの予測精度や生成されるデータの品質が低下し、実際の利用シーンにおいても効果的に機能しなくなる可能性があります。

自己消費ループの影響

自己消費ループの影響はデータの質やモデルの精度、最終的にはビジネスやアプリケーションにおいても顕著になります。

自己消費ループが進行することで生成されるデータのクオリティが低下し、結果的にモデルが適応する能力や新しい情報を反映する力が不足します。

したがって自己消費ループを適切に管理し、必要な対策を講じることが重要です。

論文で公開されている研究では最新の生成画像モデルを用いて、三種類の自己消費ループを検証しました。それぞれのループの特徴は以下の通りです。

• 固定データループ
• 新鮮データループ
• 過去モデルサンプルループ

固定データループ

固定データループではトレーニングの各世代で同じ固定データセットが使用されます。この方法ではデータの新鮮さが欠けるため、モデルは変化するデータのパターンを学習できず性能の向上が期待できません。

そのため固定データループは、生成モデルの精度と多様性を維持するためには不十分だと述べられています。

新鮮データループ

新鮮データループではトレーニングの各段階で新しく収集した実データを利用します。定期的に新しいデータを取り入れることで、モデルが最新の情報やトレンドに適応しやすくなるのが特徴です。

たとえば新しい画像データを使ってトレーニングすることで、モデルは最新の画像トレンドや変化を反映できます。この方法はモデルの精度と多様性を保つために有効ですが、データ収集と管理の手間が増えるのが課題です。

過去モデルサンプルループ

過去モデルサンプルループでは以前のモデルが生成したサンプルを再利用する方法です。この方法ではモデルが生成したデータを利用することで新しいデータを収集する手間が省けますが、生成データが旧式化する可能性があります。

たとえば過去のモデルから生成されたサンプルが新しいトレンドに対応していない場合、モデルの結果が時代遅れになる可能性があります。

過去モデルサンプルループはコストを削減できますが、長期間にわたるとモデルの性能に悪影響を及ぼすことがあります。

どのループ方式でも十分な新鮮な実データが不足すると、生成モデルの性能（精度）や多様性（リコール）が次第に低下することが明らかになりました。

この現象は「モデル オートファジー障害（MAD）」と名付けられており、時間が経つにつれてモデルの質が劣化する原因となります。

モデル オートファジー障害は、狂牛病（BSE）に感染した牛の肉骨粉を牛が食べることで感染が広がる現状から名づけられました。

自己消費ループによる精度の低下と多様性の喪失

自己消費ループによって生成されるデータの正確性が落ち、実用的な結果が得られにくくなることがわかりました。この問題はモデルが古いデータや限られたデータから学習することによって生じます。

たとえば過去のトレーニングデータが現在の実環境に合わない場合、モデルの予測が不正確になり、実用性が低下します。そのため、精度の維持には定期的なデータ更新が必要です。

また、データのバリエーションが減少し、新たな情報を反映する能力の低下も見られました。これはモデルが似たようなデータを繰り返し学習することによって生じ、創造性や新しいアイデアが欠如することが原因です。

したがってデータの多様性を確保するためには、さまざまなデータソースを取り入れることが重要です。

自己消費ループによる問題に対処するための対策と、今後の展望について説明します。
以下は、モデルの精度と多様性を保つために推奨される対策です。

• 新鮮なデータの定期的な取得: トレーニングに新しい実データを取り入れることで、データの質を維持する。
• データ管理の強化: データの品質と多様性を保つための計画的な管理が求められます。

各内容について詳しく解説します。

新鮮なデータの定期的な取得

トレーニングに新しい実データを取り入れることで、データの質を維持できます。定期的に新鮮なデータを収集してモデルのトレーニングに使用することで、データの劣化を防ぐことが可能です。

たとえば定期的にアップデートされた画像やテキストデータを使用することで、モデルは最新のトレンドや情報を反映できます。この方法によりモデルの性能を長期間にわたって維持することが可能です。

データ管理の強化

データの品質と多様性を保つためには、計画的なデータ管理が求められます。データの収集や保存、整理に関する明確な方針を持つことで、モデルのトレーニングにおける効果の最大化を実現可能です。

たとえばデータの品質を保証するために収集プロセスに厳格な基準を設けたり、データの多様性を確保するためにさまざまなソースからデータを集めることが重要です。

適切なデータ管理はモデルの精度と多様性の維持に直接的な影響を与えます。

References

1. ^ arXiv. Self-Consuming Generative Models Go MAD. https://arxiv.org/abs/2307.01850, (参照 2024-08-11).