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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。
中国历史研究院研究员卜宪群、金民卿、夏春涛、杨艳秋、刘国祥，北京师范大学教授杨共乐，吉林大学教授刘德斌等7位专家学者围绕中华文明突出特性、“两个结合”的时代价值、新时代中国考古学新发现新成果、中国历代治理体系、交流互鉴是人类文明发展的基石、大国兴衰与世界历史进程、新时代中国史学理论与当代历史思潮等主题作专题报告。中国社会科学院学部委员，中国历史研究院副院长、考古研究所所长陈星灿作大会总结。
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。
中国人民银行明确，2024年将聚焦“五篇大文章”支持重点领域和薄弱环节，落实好加大力度支持科技型企业融资行动方案，延续实施碳减排支持工具，继续发挥支农支小再贷款、再贴现、普惠小微贷款支持工具服务普惠金融长效机制作用，抓好金融支持民营经济25条举措落实，持续做好乡村全面振兴金融服务工作，延续实施普惠养老专项再贷款。(本报记者 邱海峰)