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虽然大模型发展如火如荼,但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示,大模型对数据供给要求极高。比如,训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测,到2026年之前,机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示,最早在2024年,人类就可能会陷入训练数据荒,届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。

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“中国人保还建设‘网安风控’平台,升级集成电路产业风险量化评估模型,创新风险减量服务模式;自主研发万象天眼—智能风险减量平台,形成包括‘气象眼’‘海风眼’‘集电眼’等一系列面向各类风险场景的‘天眼’,提升风险减量服务能力。”张宝辉表示,“展望2024年,保险业将努力把握机遇,持续向好。”(记者 武亚东)

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