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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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3：“开院晒粮”彰显为民情怀

推图网官网有必要强调的是，在当前全球经济持续疲软这个大环境之下，重建信任绝不可能是通过所谓“去中国化”的方式实现的，而只能是在不断地深化与中国的合作中实现，从真正理解中国与世界不可分割的融合发展开始。在面向未来的经济框架中，立体、丰富、有活力的中国，坚持扩大开放、支持全球化的中国，必将是世界各国的发展机遇和伙伴。