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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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pp电子全称王青指出，1月加量规模有所减小，主要是去年四季度规模高达1.39万亿的地方政府特殊再融资债券和1万亿增发国债大规模发行结束，进入2024年1月以来，政府债券发行规模显著下降；加之在监管层“信贷均衡投放”要求下，1月新增信贷规模也将较为温和，当前市场资金面转入偏于充裕状态，银行对MLF操作的加量需求有所下降。