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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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60maomt作为表征A股市场高股息资产的代表性指数之一，上证红利指数选取在上交所上市的现金股息率高、分红比较稳定、具有一定规模及流动性的50只证券作为指数样本。数据显示，上证红利指数2024年初至今累计上涨2.50%，同期上证指数下跌3.12%，双方收益率差距5.62个百分点。此前的2023年，上证红利指数上涨2.67%，收益率超过同期上证指数6.37个百分点，超过同期深证成指16.21个百分点。