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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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爱游戏app最新下载首页此外，上述负责人表示，积极发挥科技创新再贷款激励引导作用，加强对科技型企业的信贷支持。截至2023年10月末，“专精特新”企业、科技型中小企业、高新技术企业贷款同比分别增长17.7%、22.1%和15.7%，明显高于同期各项贷款增速。制造业中长期贷款余额12.2万亿元，连续3年保持30%左右的较高增速。