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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。
“这真是一场艰难的比赛。”回想起参赛历程，来自电子科技大学“0x80”队的刘云峰颇有感触，“学校里有一条种满了银杏树的路，去年11月的时候，满树金黄，阳光照耀在路边的草坪上，特别美。”虽然每天都会从这里路过，但刘云峰却没有停留过一次，实时变动的比赛榜单，像压在队友和自己心里的一块石头，让他们不敢有一刻松懈。“只能在心里感叹一句，‘唉，什么时候我也能去那里玩玩呢’。等我们比赛结束再去看时，银杏叶子都掉光了。”他说。
以上典型问题暴露出一些地方仍然存在不顾客观实际蛮干硬干、片面追求短期效益牺牲长远发展，考核任务过多过重等问题，既背离新发展理念，也加重了基层负担。各地区各部门要引以为戒、对照检视，从讲政治的高度深刻认识形式主义、官僚主义的危害，进一步牢固树立和践行正确政绩观，举一反三纠治项目建设、耕地保护、基层治理等领域的形式主义、官僚主义问题，扎扎实实推进减负工作，切实增强基层干部获得感。
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