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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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汪先生告诉澎湃新闻,保险公司以面积问题、技术问题等因素,对理赔额度提出了异议。“他们说丈量的面积超出实际土地面积,导致保单上面积过大,不能按照保单规定的金额进行理赔,但当时保单上的面积也是保险公司派人来丈量的,又不是凭空而来的。为什么我投保的时候按照401亩的面积交钱,理赔的时候就不按照这个面积算呢?”

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