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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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比如有求职者反映,一些直播间对岗位的介绍是为了吸引眼球,实际情况出入较大。再如有报道披露,不少中介为了招人,在直播间打出工厂直招的名号。中国青年报的一项调查显示,对于直播带岗,受访者最担心的是夸大岗位优势和待遇(占比61.9%)、企业情况不够全面(占比45.4%)和投递简历后个人信息缺乏保护(占比45.2%)。

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