# Modellkollaps

Eintrag: term-model-collapse · Typ: Begriff · Ausgabe: 0.20.0 · Quellenstichtag: 2026-09-15

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Pfad im Datenpaket: `/glossary/140`. Geprüft: 2026-09-15.

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## Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Die Quellen sind über 18 Monate alt.

Neueste datierte Quelle: 2024-07-24. Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung belegt weder die Gültigkeit einer Aussage noch ein erneutes Lesen der Quelle. Fehlende Daten und nur auf Monat oder Jahr genaue Angaben bleiben im JSON-Eintrag ausdrücklich erkennbar.

## /summary

Wiederholtes Training mit Ausgaben früherer Modelle kann Muster der ursprünglichen Daten verdrängen. Andere Experimente vermieden diese Verschlechterung, indem sie den ursprünglichen Datensatz beibehielten und erzeugte Beispiele hinzufügten.

Aussage: claim-term-model-collapse-1a5192ba3d7825ca26b24a72. Einordnung: Zusammenfassung.

[model-collapse-nature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) · [model-collapse-accumulation](https://arxiv.org/abs/2404.01413)

## /definition

In untersuchten Trainingsschleifen liefert jedes Modell Beispiele für das nächste. Fehler können sich summieren, und seltene Muster können aus den Ausgaben späterer Modelle verschwinden.

Aussage: claim-term-model-collapse-1e4c26398ee834b2e16dc7b8. Einordnung: Zusammenfassung.

[model-collapse-nature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y)

## /placement

Kartenkontext: Dies schränkt Aussagen darüber ein, wie erzeugte Daten künftiges Modelltraining tragen können.

Aussage: claim-term-model-collapse-25f52a21ad9f2e54a62ed1b2. Einordnung: redaktionell.

[model-collapse-nature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) · [model-collapse-accumulation](https://arxiv.org/abs/2404.01413)

## /distinction

Das Ergebnis hängt davon ab, wie Datensätze ersetzt oder angesammelt werden. Es belegt nicht, dass alle synthetischen Daten schädlich sind, und erklärt ohne Prüfung des Trainings keine schlechte Chatbot-Antwort.

Aussage: claim-term-model-collapse-09422ce4d5c74cb753a9bb98. Einordnung: Zusammenfassung.

[model-collapse-nature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y) · [model-collapse-accumulation](https://arxiv.org/abs/2404.01413)

## Herkunft der Quellen

### model-collapse-nature

[AI models collapse when trained on recursively generated data](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y)

Ilia Shumailov and coauthors / Nature · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: 2024-07-24 · Aktualisiert: 2025-03-21 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Definition und Aufbau des wiederholten Trainings gelesen. Die Korrektur eines mathematischen Symbols von 2025 geprüft. Die Ergebnisse belegen nicht, dass jede Methode mit synthetischen Daten scheitert.

Keine Archivprüfung dokumentiert.

### model-collapse-accumulation

[Is Model Collapse Inevitable? Breaking the Curse of Recursion by Accumulating Real and Synthetic Data](https://arxiv.org/abs/2404.01413)

Matthias Gerstgrasser and coauthors / arXiv · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: 2024-04-01 · Aktualisiert: 2024-04-29 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Zusammenfassung, Einleitung und Sprachmodellaufbau gelesen. Das Ansammeln ursprünglicher und erzeugter Beispiele vermied in den Tests einen Kollaps. Der ursprüngliche TinyStories-Text war selbst synthetisch.

Keine Archivprüfung dokumentiert.