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type: 研究概念
title: 递归合成数据训练
description: 解释模型反复使用早期模型生成数据进行训练的过程。
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  - concept
  - 研究概念
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**递归合成数据训练** 是指某一代模型生成的数据进入后一代模型训练集的过程。它可能是有意设计的，例如自训练或合成数据自举；也可能是偶然发生的，例如生成内容进入未来训练语料。[^recursive]

## 在本 wiki 中的作用

本页解释 [模型坍缩](./Model_Collapse_zh.md) 背后的过程。它与一般合成数据不同：一次性的合成增强可能有益，但重复复用会放大分布误差。本 wiki 用该页区分机制和结果：递归训练是循环，坍缩是可能的退化结果之一。

## 与乔鑫宝工作的关系

[样本选择偏差何以促成模型坍缩](./When_Sample_Selection_Bias_Precipitates_Model_Collapse_zh.md) 研究局部样本选择偏差下的递归训练。该设置与 [AI 与网络](./AI_and_Networks_zh.md) 尤其相关，因为数据过程是分布式且常常低资源的：不同参与方看到不同数据、选择不同样本，并且只共享有限信号。递归合成数据训练因此成为跨孤岛可靠性问题，而不仅是生成模型问题。

## 参见

- [合成数据（概念）](./Synthetic_Data_zh.md)
- [模型坍缩](./Model_Collapse_zh.md)
- [样本选择偏差](./Sample_Selection_Bias_zh.md)
- [数据孤岛](./Data_Silos_zh.md)

[^recursive]: Shumailov 等人的 [“AI models collapse when trained on recursively generated data”](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y)（*Nature* 631，2024）研究了这一递归过程，并表明无差别复用会逐步丢失原始分布信息；其实验也显示，保留部分原始数据时退化较轻。
