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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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支持“两个方向”强联合。加强农业产业化联合体建设,研究制定农业产业化联合体建设标准,指导各地聚焦主导产业,整合全链条各个环节、各个主体,建设一批农业产业化联合体。支持农民合作社兴办公司,研究制定农民合作社和农村集体经济组织控股、参股兴办公司的参考标准,探索职业经理人制度。

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