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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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SHAOSEE,COM孙玉石秉持“历史的、审美的、文化的”相统一的学术理想,坚守严谨创新的优良学风,把敏锐的艺术感受与扎实的史料考证融为一体,贡献了《〈野草〉研究》《中国初期象征派诗歌研究》《中国现代诗歌艺术》《中国现代主义诗潮史论》《现实的与哲学的——鲁迅〈野草〉重释》《中国现代解诗学的理论与实践》《走近真实的鲁迅——鲁迅思想与五四文化论集》《中国现代诗学丛论》等一批影响深远的学术著作,著有《孙玉石文集》17卷。