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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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“我一直给公司和董事会建议,不要小瞧中国的本土供应商,一定要认真对待。如果我们的某一个产品在中国市场上争不过国内供应商的话,那么五年以后这家供应商会在全球市场给我们造成很大的麻烦。”陈玉东说到,现在汽车行业已经在迈入智能化时代,大家都在一个起跑线上,中国的零部件厂商未来在全球也会有一席之地,十年内中国有可能会诞生本土的“博世”。

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