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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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“我会毫不犹豫地说,徐光启、利玛窦之间的关系是友谊。并且,他们的文化差异是两人友谊的核心,他们都努力去理解对方的语言、知识体系与信仰。”米兰天主教圣心大学孔子学院意方院长竺易安(Elisa Giunipero)接受中新社“东西问”采访时说,传教士利玛窦希望在中国传播基督教,士人徐光启希望振兴晚明社会,他们都怀着极大的开放性克服了种种困难开展交流,因为他们相信,彼此的对话既会充实个人,也会推动各自的国家前进。

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