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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。

1：《今日说法》 20240111 地下“名酒厂”的覆灭（上）

2：中美发布关于加强合作应对气候危机的阳光之乡声明

3：民革十二届十九次中央常务委员会召开

kubet9哪里有中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉是《行动计划》的起草人之一。他近日撰文对“互联网+”和“数据要素×”之间的关系进行了阐释，指出互联网和数据是数字技术的统一体，前者是“露出水面的冰山”而后者是“深藏在水下的主体”，实施多年的“互联网+”行动为采取“数据要素×”行动奠定了坚实基础，“数据要素×”是“互联网+”的升级和升华，二者本质上都是数字技术与经济社会的深度融合、双向赋能。