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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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WWW,KDRHC,COMIP曾参与北京第三次农作物种质资源普查工作的北京市种子管理站品种登记科科长窦欣欣向记者介绍，农作物种质资源普查，以收集古老的地方品种和野生近缘植物为主，“在收集的过程中，我们向农户寻找的是，农户自繁自用的，并且是耕种了十年以上的老品种，这样的品种经过农户多年的人为选择，性状稳定，更加适宜当地的气候条件，具有北京地方特色。”