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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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此外,对于两岸经贸关系,台湾成功大学政治学系教授丁仁方接受中新社记者电话采访时表示,大多数工商界人士希望拥有稳定的两岸环境,自身发展不受干扰。然而赖清德的施政路线很有可能升高两岸发生冲突的风险,“每个人都知道他是‘务实的台独工作者’”,大陆也将予以反制。《海峡两岸经济合作框架协议》(ECFA)已有一些项目面临中止,未来不排除全面终止的可能。但两岸民间还应继续推动两岸融合发展。

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