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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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银泰证券策略分析师陈建华在接受证券时报记者采访时指出,去年11月末以来高股息板块表现明显强于市场整体,背后有特定的宏观背景因素。一方面从实体经济表现情况看,恢复过程并非一帆风顺,市场风险偏好承压,资金配置偏向防守;另一方面从资金面情况看,外围美联储释放明确的加息结束信号,叠加国内银行推动新一轮存款“降息”,资金利率的回落使得高股息资产配置价值增强。在此背景下,近段时间市场对高股息板块关注度明显升温。

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