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崩溃还是繁荣？自我生成世界中合成数据的风险与机遇
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了自我消耗循环中训练生成模型的新挑战，构建了评估混合训练对模型学习数据分布影响的理论框架。分析表明，当数据集足够大或真实数据比例高时，总变异距离可有效控制。研究还揭示了合成数据增加引起的阶段转变，并提供了扩散模型的最佳早停策略的见解。
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关键要点
- 本文研究了自我消耗循环中训练生成模型的新挑战。
- 通过混合真实和合成数据进行递归训练，构建了评估模型学习数据分布影响的理论框架。
- 推导出合成数据分布与真实数据分布之间的总变异距离的上限。
- 在数据集足够大或真实数据比例高时，可以有效控制总变异距离。
- 揭示了合成数据增加引起的阶段转变，证明了TV距离在初始上升后会下降。
- 针对扩散模型提供了最佳早停策略的见解。
