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“我们能获得的数据非常有限,这是‘复现大师’的一个难点。”王江涛介绍,团队“复现大师”的想法最早是校长钱旭红提出的。早在3年前,在“中国哲学社会科学国际化研究前沿”跨学科项目中,华东师大就首次提出了数智人概念,结合教育、管理、心理、大数据、计算机等学科基础先行探索。两年前,王江涛团队尝试“复现”过2017年逝世的华东师大老校长袁运开,当时受制于数据不够、技术不强等因素,“复现”效果一般。

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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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