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王计兵的生活里,经济窘迫是贯穿的主题。19岁,家里没钱建房,他和二哥到沈阳做木工。20岁,他回到家乡,在沂河里捞沙子。结了婚,仍受穷,他与妻子去新疆打零工,又独身去山东开了七年翻斗车。2002年春天,他和妻子来到昆山时,全身上下只有五百元钱。最困难的时候,一家人住在废弃河床上搭出的木板房里。摆地摊、拾废品,夫妻两人攒了些本钱,在2005年开起一间日杂店,勉力维生。再后来,女儿借读高中,儿子赶上昆山市的积分入学政策,只能入读昂贵的民办初中,每年要共计近十万学费;2014年,他与妻子在昆山买下第一套房,房贷成了另一座大山;实体小卖部的经营越来越差,月利润只有两千元左右。

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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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