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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。
比如，黑龙江大庆坚持“油头化尾”发展方向，打通石油精深加工产业链，着力打造世界一流石化产业集群。又如，山西吕梁近年来在做大做强做优传统产业的基础上，推进大数据、新材料、新能源等新兴产业发展壮大，改变“一煤独大”的格局。再如，福建龙岩永定区开展废弃矿山生态修复示范工程建设，在煤矸石清运后的土地上因地制宜种树或修复成耕地，推动矿山复绿、点绿成金。实践证明，只有全面、充分考虑各资源型地区的发展水平、条件和要素禀赋，注重盘活、用好现有资源，放大优势、转化劣势，扬长避短、破立结合，转型发展才能少走弯路、减少阵痛、蹄疾步稳。
正如这位发言人所说，目前业界正在采取一些措施，推动数据交换机制的建设。记者梳理发现，2023年7月，深圳数据交易所联合近50家单位成立开放算料联盟。该联盟将围绕高质量中文训练数据和多模态训练数据，协调数据要素、数据治理、训练数据、数据标注、合成数据等相关标准制定，协助数据交易所增加与大模型相关的新品类和新专区。
“从2022年上半年开始，到2023年7月发布，我们召开了上百次会议，与40多家单位开展座谈，征求各委办局三轮意见，又通过门户网站和微信公众号向社会公开征求意见，可以说《行动计划》是群策群力的结果，同时也兼顾了各个领域的利益与需求。”谈起《行动计划》的制定过程，天津市城市规划设计研究总院有限公司城市更新院党支部书记张伟记忆犹新：没黑没白，没有节假日，时间紧任务重，夏天周末办公室没有空调，大家轮流到近40度的室外“透气”。困了，沙发上躺一会儿，回来接着干……