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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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黄大仙管家婆资料图“我认为以数据库为代表的系统结构能力还是很重要的。从学生成长的角度看，能有一个很强的系统能力，他将来的职业发展会非常好。”作为此次大赛的优秀指导教师之一，中国人民大学信息学院计算机科学与技术系主任、博士生导师柴云鹏教授非常看好数据库行业的发展，“近几年，随着国家的重视以及技术的高速发展，未来基于AI技术或者大模型还可以做自动运维、故障根因分析等尝试。这些对大数据的产业来说，都是很强的增量。”