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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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metart x二是，推进“国际消费中心城市”建设升级。将数字消费融入国际消费中心城市的建设布局规划中，借助信息网络化力量，积极引入国际优质消费商品和服务资源，将产品、技术、资本等多元消费元素进行数字化的超级链接、整合和创新，将城市打造成面向全球聚合、配置资源的数字消费运作“大平台”和“总枢纽”；加强本土化的国货“潮品”、中华“老字号”等品牌数字化转型和国际化输出，增强该城市在全球数字消费市场中的核心竞争力，吸引全球商品、资金、客户及购买力流入。