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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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2：着力提高调查研究质量

3：落实碳达峰过程中，这些风险不容忽视

伟德信誉网站首页电子科技大学“边缘OB”队的王冠骅用“计算机科学皇冠上的一颗明珠”来形容自己心中的数据库。王冠骅和两位队友刚升到研一，参加比赛后3人都感受到了实打实的助益。“一方面是从专业角度来看，面对大型项目如何调试，怎么通过看日志解决问题，学到了更多思路；另一方面是心态上的变化，无论遇到多大困难都不要放弃，最后一秒都有可能出奇迹。”队员庞泽云说。