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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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tp1844,cc从中共中央、国务院发布的“数据二十条”,到相关部门的一系列规章制度,都加强了对发挥数据要素作用、加强数据资产管理的顶层设计。比如,“数据二十条”明确提出推进数据资产合规化、标准化、增值化,有序培育数据资产评估等第三方专业服务机构等要求。近日,国家数据局等部门联合发布《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》,部署推动发挥数据要素乘数效应。