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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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bet36533官网对科学研究“人工智能驱动范式”的前景,金力进行了乐观展望,认为这一范式是实现科技原始创新的利器,比如,在大数据支撑下,人工智能在生命科学领域可以高效、精准地预测蛋白质结构。无独有偶,在近日举行的一个论坛上,国家数据局局长刘烈宏在演讲中也举了这个例子。他说,长期以来,如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题,而基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型,能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构,颠覆了生命科学领域的研究范式。