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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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必赢优惠手机app与此同时，目前不少中小企业仍面临创新不足、人才短缺的困难局面。专家建议，要发挥好政府、龙头企业、专精特新中小企业、科研院所、金融机构在创新链上的作用。在关键共性技术领域，推动龙头企业与专精特新中小企业协同创新、联合攻关，通过突破核心技术，提升工业基础能力；也要鼓励项目牵引，创造应用场景和机会，加强帮扶的计划性和针对性，优先解决产业难点痛点和基础性问题。