AI生成数据异常下的数据集临界性
原文标题：Criticality in Dissimilar Decomposition and Undersampling of Random Datasets with Anomalies
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研究探讨未来LLM训练数据中大量包含AI生成内容的影响，将AI生成数据视为与主数据点关联的异常，分析随机数据集的分解与欠采样特性。通过冗余图与迭代技术，证明强相异分解最小规模存在相变现象：异常数量低于阈值时由主数据决定，超过阈值后由异常主导。
- 问题
- 未来LLM训练集混入大量AI生成数据后，批次分解与欠采样会受何影响。
- 方法
- 把AI生成数据视为与主数据点关联的异常，用冗余图与迭代技术给出强相异分解最小规模的界。
- 结果
- 证明存在相变：异常数低于阈值时最小规模由主数据决定，超过阈值后被异常主导；未给出具体数值。
- 影响
- 规划数据清洗与采样策略时，需警惕AI生成数据占比越过阈值后主导数据集结构。
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