大規模データセットにおける冗長性の原因は、主にデータの多様性と情報の重複に起因します。具体的には、同じクラスに属するデータポイントが非常に似ている場合、モデルはそれらのデータから得られる情報が限られてしまい、学習効率が低下します。特に、ディフューション・モデルのような生成モデルでは、高次元のデータ分布をモデル化するために多くのデータが必要ですが、実際には同じ特徴を持つデータが多く含まれていることが多いです。この冗長性は、モデルのトレーニングコストを増加させるだけでなく、生成能力にも悪影響を及ぼす可能性があります。したがって、データセットのプルーニングやコアセット選択を通じて、冗長性を減少させることが重要です。