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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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九游会网站官网王青指出,1月加量规模有所减小,主要是去年四季度规模高达1.39万亿的地方政府特殊再融资债券和1万亿增发国债大规模发行结束,进入2024年1月以来,政府债券发行规模显著下降;加之在监管层“信贷均衡投放”要求下,1月新增信贷规模也将较为温和,当前市场资金面转入偏于充裕状态,银行对MLF操作的加量需求有所下降。