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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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澳门70008注册应该注意的是，数据资产有别于数据本身，是专指能够为企业带来经济利益的数据资源。作为经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，数据资产被认为是数字时代最重要的资产形式之一。有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，有利于更好释放数据资产价值。尽管对数据资产的重要性已形成共识，但在现实运用中还存在不少难点堵点，特别是法律权属模糊、供给质量不高、流通机制不畅等问题亟需解决。