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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。
“人类产生的有效信息，包括大量高价值信息可能不一定是互联网数据，而是沉散在各行各业里的数据。”商汤科技发言人说，“怎样更多汇聚数据，设计更多、更好的网络结构，用更多的计算资源去支撑更大容量的高质量语料，产生更强的智能，是一个至关重要的问题。”这位发言人认为，要解决语料问题，不仅要靠增加语料总量，还需要提高语料质量，甚至要考虑完善数据交换机制，推动人工智能数据基础设施化。
路玉扬的北方朋友曾告诉他，北京冬天很少会下大雪。让他感到幸运的是，2023年12月，北京迎来了大雪，“我第一次度过这么寒冷的冬天，但看到大雪又觉得自己太幸运了”。路玉扬回忆，“我的室友也来自台湾，我们都是第一次看到下雪，非常兴奋。那段时间，我们去上课都要提早从宿舍楼出发，因为路上我们还要玩雪、拍照。”
“用高标准农田种小麦，不光种地轻松了，亩产还很高。”近日，奇台县吉布库镇达板河村村民王树忠的170亩耕地播种了冬小麦。过去受制于地块小，在传统耕作模式下，王树忠的粮食产量不高。近些年，随着新疆加快实施高标准农田建设，王树忠种起了大条田，用上了滴灌浇水，还积极应用了土壤改良、水肥一体化、智能物联网装备等技术措施，小麦单产和总产不断攀升。“高标准农田种小麦亩均产量比过去增加100公斤左右，亩产最高达到620公斤。”王树忠说。