¿Qué es el colapso del modelo? Causas, ejemplos y soluciones

Las metodologías de IA han cambiado mucho a lo largo de los años, y los datos de entrenamiento siempre han sido una de las mayores preocupaciones a la hora de entrenar la IA. Por lo tanto, el colapso de los modelos es una preocupación creciente en la IA generativa, donde los modelos entrenados con sus propios datos generados por IA se degradan y, finalmente, se deterioran, lo que provoca una pérdida significativa de la capacidad de representar la distribución real de los datos.

En concreto, esto crea un bucle recursivo que conduce a una disminución de la calidad en los grandes modelos lingüísticos entrenados con contenido generado por IA, lo que anteriormente denominábamos «canibalismo de la IA». En este tutorial, explicaré qué es el colapso del modelo, por qué es importante y cómo evitarlo.

Si deseas explorar estos conceptos con mayor profundidad, te recomiendo que realices el curso programa de ingeniero asociado de IA para programadores.

¿Qué es el colapso del modelo?

El colapso del modelo es una vulnerabilidad crítica en el entrenamiento del machine learning, ya que depender de datos sintéticos conduce a una degradación progresiva. 

El colapso del modelo es la pérdida de la capacidad de un modelo para representar con precisión la distribución de datos original, lo que, a su vez, da lugar a resultados homogeneizados. Provoca autodegradación debido a una dependencia excesiva de los datos internos, lo que a menudo se denomina trastorno de autofagia del modelo (MAD, por sus siglas en inglés). Este consumo cíclico de los resultados de la IA también se denomina «canibalismo de la IA».

El colapso del modelo se puede detectar con signos tempranos, como el olvido de eventos poco frecuentes o patrones de datos minoritarios, y en etapas posteriores, como la aparición de resultados repetitivos y de baja varianza, como texto genérico o imágenes uniformes, etc. Las señales de alerta incluyen un aumento de la tasa de errores, una reducción de la creatividad y una convergencia hacia los valores medios.

El colapso del modelo es importante debido al auge del contenido generado por IA que inunda Internet, como chatGPT o DALL-E. El riesgo cada vez mayor de que los conjuntos de datos de entrenamiento se vean contaminados con datos sintéticos, como noticias, artículos, fotos, etc. generados por IA. Para obtener más información sobre los diferentes tipos de modelos, puedes consultar nuestros cursos sobre ¿Qué son los modelos base? y Introducción a los modelos básicos.

¿Cómo se produce el colapso de un modelo?

El colapso del modelo tiene su origen en los defectos iterativos de la IA. En esta sección, explicaré los mecanismos que lo impulsan.

Acumulación de errores

Hay muchos tipos de errores que pueden producirse, como por ejemplo los errores de aproximación funcional, que pueden considerarse como la incapacidad del modelo para ajustarse perfectamente a funciones complejas. Los errores de muestreo también pueden producirse como sesgos de conjuntos de datos finitos o desequilibrados, de modo que no siempre podemos tener en cuenta todas las facetas del conjunto de datos, incluidos los valores atípicos. 

Además, los errores de aprendizaje ocurren con frecuencia debido a la optimización, como los sesgos del descenso de gradiente. Todo esto puede contribuir significativamente a la decadencia final del modelo. Por lo tanto, la propagación de errores conduce al colapso en etapas tempranas y tardías. El colapso en las primeras etapas erosiona las distribuciones de cola. Esto significa que los datos poco frecuentes se olvidarían por completo tras unas pocas iteraciones. Mientras tanto, el colapso tardío da lugar a una homogeneización total, con errores que se acumulan a lo largo de las generaciones de entrenamiento como un efecto bola de nieve.

Contaminación de datos generados por IA

El colapso del modelo provoca una pérdida de diversidad de datos, lo que se debe a que los datos sintéticos enfatizan en exceso los patrones comunes y eliminan los patrones poco frecuentes o minoritarios (valores atípicos), lo que da lugar a modelos sesgados que ignoran los casos extremos. Esto puede traducirse, por ejemplo, en un modelo de difusión que solo genera y repite los mismos patrones en cada iteración y solo produce imágenes estereotipadas, lo que acaba reduciendo el realismo y la variedad. 

Otro ejemplo puede ser cómo los LLM pierden vocabulario especializado y matices culturales debido a la distribución limitada de los datos con los que se ajustan. Para obtener más información sobre las diferentes formas de modelar datos, consulta nuestros tutoriales sobre el modelado multinivel de : Guía completa para científicos de datos y Explicación del modelado de datos: Técnicas, ejemplos y mejores prácticas.

Bucles de entrenamiento recursivos

Quizás el mecanismo más peligroso de colapso sea el entrenamiento recursivo. Cuando los resultados generados por la IA se reintroducen continuamente como nuevos datos de entrenamiento. Esto hace que el sistema amplifique sus propios errores. Es similar a un sistema de auto-recompensa, en el que, en lugar de dejar de cometer errores, te enseñas a ti mismo a cometerlos más a menudo, y por eso lo llamamos «canibalismo de la IA». 

Este proceso se asemeja a la compresión con pérdida, en la que cada ciclo elimina detalles sutiles hasta que los resultados finales son borrosos y repetitivos. A lo largo de varias generaciones, la riqueza original del conocimiento del modelo se pierde irremediablemente.

Por qué es importante el colapso del modelo

El colapso del modelo no es solo un problema técnico, sino que también tiene importantes implicaciones para la ciencia y la industria, como explicaré en esta sección.

Riesgos para la fiabilidad y la innovación de la IA

El colapso del modelo amenaza la diversidad y la fiabilidad del ecosistema global del conocimiento, ya que da más valor a los sesgos y los errores que a los procesos de formación tradicionales. De este modo, se corre el riesgo de crear un círculo vicioso de desinformación y homogeneización que supone una amenaza para el ecosistema informativo. 

Además, hay mucho en juego en los ámbitos científico e industrial, ya que los modelos que no pueden captar patrones poco frecuentes no son aptos para la reproducibilidad, lo que ralentiza los descubrimientos científicos. Además, en áreas como el descubrimiento de fármacos, la modelización climática o las previsiones financieras, el colapso puede provocar errores costosos, retrasos en el progreso y, en consecuencia, una disminución de la confianza.

Formas de prevenir el colapso del modelo

Para hacer frente al colapso se requiere una combinación de prácticas de datos, supervisión humana y mecanismos de formación híbridos. En esta sección, explicaré esto con más detalle.

Prácticas de validación de datos

La base son datos de alta calidad generados por personas. Por lo tanto, la validación debe identificar y filtrar las muestras contaminadas de los datos, lo que da como resultado un proceso de entrenamiento respaldado por datos reales. Para obtener más información sobre las herramientas de modelado de datos, consulta nuestro blog en Las 19 mejores herramientas de modelado de datos para 2025: Características y casos de uso.

Supervisión e intervención humanas

Los sistemas con intervención humana desempeñan un papel fundamental en el mantenimiento de la integridad de los datos, ya que siempre debe intervenir una persona real para comprobar si se introducen sesgos.

Por ejemplo, al entrenar a un experto en química LLM con datos contaminados, puedes encontrar que los datos sintéticos están llenos de compuestos comunes como el formaldehído u otros, lo que da como resultado un modelo que es particularmente experto en ese compuesto, pero que no sabe absolutamente nada sobre compuestos raros.

Por lo tanto, los expertos pueden revisar los resultados, corregir sesgos y reintroducir la diversidad en los conjuntos de datos. Los mecanismos de corrección del sesgo también son fundamentales para preservar los casos minoritarios y poco frecuentes. Por supuesto, hay muchas formas de mejorar el aprendizaje de los modelos lingüísticos de gran tamaño, ya sea entrenándolos o utilizándolos mejor. Echa un vistazo a nuestro tutorial sobre el Protocolo de contexto de modelo (MCP) de : Una guía con un proyecto de demostración y nuestro blog en Modelos conceptuales a gran escala: Guía con ejemplos.

Enfoques de formación híbridos

Los datos reales son escasos y requieren mucho más trabajo manual. Por lo tanto, disponer de datos puramente reales y de alta calidad puede suponer un reto. Sin embargo, podemos combinar datos reales y sintéticos, lo que hace que el proceso sea más eficaz que excluir uno u otro. Cuando se equilibra cuidadosamente, el entrenamiento híbrido preserva la diversidad al tiempo que se beneficia de la escalabilidad del contenido sintético. 

Innovaciones algorítmicas y arquitectónicas

En el aspecto técnico, los investigadores han desarrollado métodos para combatir el colapso. Estos métodos se clasifican principalmente en dos tipos:

• Soluciones arquitectónicas como la discriminación de minilotes, que fomenta la diversidad al permitir que el modelo compare muestras dentro de un lote y penalice los resultados demasiado similares; las GAN desplegadas, que estabilizan el entrenamiento simulando pasos de optimización futuros; y la normalización espectral, que restringe las constantes de Lipschitz de las capas para estabilizar el entrenamiento.
• Métodos algorítmicos , incluyendo la divergencia KL , que equilibra gradualmente la exploración y la fidelidad, PacGAN, que utiliza múltiples muestras empaquetadas en el discriminador para detectar y desalentar el colapso del modelo, y otros enfoques de regularización que estabilizan el entrenamiento y preservan la diversidad.

Hay muchas más innovaciones que descubrir. Echa un vistazo a nuestros tutoriales en Multicolinealidad en la regresión: Guía para científicos de datos y Modelado de ecuaciones estructurales: Qué es y cuándo utilizarlo.

Perspectivas de futuro y consideraciones del mundo real

A medida que el contenido generado por IA se vuelve omnipresente, los riesgos de colapso de los modelos serán cada vez más acuciantes.

Riesgos cambiantes con los datos generados por la IA

El volumen de datos sintéticos no deja de crecer en Internet, lo que aumenta la probabilidad de que se produzca un trastorno de autofagia del modelo, que simplemente se degrada al consumir sus propios resultados. Si no se controla, se producirían bucles recursivos que provocarían la degradación del modelo generativo.

Las soluciones al colapso del modelo no pueden basarse únicamente en aspectos técnicos. Un buen plan debe contar con marcos de gobernanza eficaces y algunas prácticas recomendadas para lograr un desarrollo responsable de la IA. Además, esto requiere una acción interdisciplinaria global para luchar contra el colapso del modelo, no solo por parte de los ingenieros de la industria. Se requiere la colaboración entre investigadores, responsables políticos, especialistas en ética, etc. para salvaguardar la información pública.

Conclusión

El colapso de los modelos representa una de las mayores amenazas para la fiabilidad y la utilidad de la IA generativa en el futuro. Se debe principalmente a bucles de entrenamiento recursivos, acumulación de errores en todas sus formas y contaminación de datos.

De cara al futuro, el camino hacia la prevención pasa por la gestión de datos, la innovación y la supervisión humana. La responsabilidad de esto no recae exclusivamente en los laboratorios, sino que se extiende a las políticas y la gobernanza. 

Por lo tanto, los investigadores y los responsables de la toma de decisiones deben dar prioridad al uso de datos de alta calidad generados por humanos, con un cierto equilibrio con los datos sintéticos, e incorporar medidas de seguridad en los procesos de IA. Solo así podremos proteger la distribución justa y la fiabilidad de los datos para, en última instancia, aprovechar todo el potencial de la IA en el futuro.