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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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“1月MLF利率未如市场预期下调,或与政策面正在观察2023年12月3500亿新增PSL推进‘三大工程’、增发1万亿国债资金全面投放使用,以及以京沪楼市新政为代表的房地产支持政策加码等措施,对年初宏观经济运行的提振效果有关。这包括能否扩大有效需求,改善PPI、CPI持续负增长的态势等。”东方金诚首席宏观分析师王青指出。

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