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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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必赢手机登陆网站入口点校本“二十四史”修订工程已经启动18个年头，为何进度相对较慢？张继海回应道，修订工程并不是简单地对原点校本做一些规范体例、修改编校错误的工作，实际上很多史书，在底本、校本选择，他校文献的补充、已有成果的吸收、校勘尺度的调整等等方面，提升空间巨大，有多部史书修订实际上相当于重做。因此，点校本“二十四史”修订的难度，可以说并不亚于最初的点校工作。