视频字幕
MCP是Model Collapse Problem的缩写，中文叫做模型坍塌问题。这是当前大模型发展中面临的一个重要挑战，特别是在生成模型的训练过程中容易出现的现象。
模型坍塌的发生过程可以分为几个步骤：首先用真实数据训练模型，然后模型生成合成数据，接着合成数据被混入新的训练集中，用这些混合数据训练的新模型质量会下降，如此循环往复最终导致模型坍塌。
模型坍塌的主要原因包括：合成数据缺乏真实数据的多样性和丰富性，模型在学习过程中会累积偏差，逐渐丢失原始真实数据的分布特征，导致生成质量在每一代训练中都会下降。我们可以看到数据分布随着代数增加而变得越来越集中。
模型坍塌会带来严重的负面影响。首先是生成质量显著下降，模型输出的内容质量越来越差。其次是输出多样性减少，生成的内容变得单一和重复。同时模型的创新能力也会丧失，无法产生新颖的内容。最严重的是会放大原有的偏见和错误。
为了预防模型坍塌，我们需要采取多种措施。首先要保持训练数据中真实数据的比例，建议真实数据占70%以上。其次要对合成数据进行严格的质量筛选。同时采用多样化的训练策略，定期进行模型评估，并在必要时进行人工监督干预。这些方法可以有效避免模型坍塌问题。