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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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市消保委副秘书长唐健盛也认为,“强实名制”在目前阶段的确是一种能防止黄牛倒票的有效举措,同时,也应当匹配一套与之对应的退改签流程和做法,“无论是体育赛事的举办方还是演唱会的举办方,我觉得都有必要去改进他们的退改签的流程和做法。我们认为,消费者如果说出于一些偶发性的,比方说他突然受伤等等原因,希望经营者通过个案处理,能够把消费者的正当需求解决好。“

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