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1月3日,苏州市的“新年第一会”即聚焦“推进新型工业化”并明确目标任务:加快构建由10个重点产业集群和30条重点产业链组成的“1030”产业体系,用3年左右时间,力争形成电子信息、高端装备、先进材料、新能源4个万亿级主导产业,规上工业总产值达5万亿元,实现质的有效提升和量的合理增长,推动GDP迈上3万亿元台阶。
数据是经过收集、记录、测量、统计、描述所得到的信息或信息的载体,可以是数字、文字、图像、声音等形式。随着网络技术的发展和向各行业的渗透,数字技术创新成果与经济社会各领域深度融合,不同领域的数据被生产、记录、传输、存储和消费,数据规模以摩尔定律的速度快速增长。数据的充分挖掘和有效利用,可以优化资源配置和使用效率,对价值创造和生产力发展有着广泛影响。
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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。