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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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lebo利博中指研究院企业研究总监刘水表示，这一机制建立有助于区分集团风险和项目风险，精准支持房地产项目融资。在这一新机制下，一方面，优质房地产项目融资将加快审批流程；另一方面，暂时遇到困难但资金能基本平衡的项目也能通过存量贷款展期、调整还款安排、新增贷款等方式获得支持。上述两方面发力，精准支持房地产项目融资，将有助于房地产行业企稳。