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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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具体而言,一是要持续加大支持科技研发税费优惠政策落实力度,坚持把研发费用税前加计扣除比例提高至100%的政策作为制度性安排长期实施,增强科技研发税收优惠的确定性;二是要持续激发企业科技创新主体的积极性、主动性,以税费优惠政策引导企业走自主创新之路,逐步形成覆盖企业成长和创新全生命周期的税费政策支持体系;三是要持续优化科技成果转化的政策环境,探索丰富针对研发成果收益的税费优惠政策,鼓励产学研深度融合和创新科技成果转化,引导提升科研“软实力”,深度对接产业“新赛道”。

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