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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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为什么中链脂肪酸和长链脂肪酸有这么大的差别呢?从原理上看,中链脂肪酸和长链脂肪酸在代谢过程上有点儿像两条不同的上班路线。想象一下,长链脂肪酸是个规矩的上班族,它被小肠吸收后,得先乘坐淋巴系统的公交车才能到达血液循环的地铁站。而中链脂肪酸则像是个潇洒的自行车骑手,直接就能骑上自行车进入血液循环的高速公路,省去了等公交的麻烦,自然就快多了。

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