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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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北京28官网网站田曾佩1958年入外交部，历任外交部政治部科长、副处长，苏联东欧司副处长、处长、副司长(1973.1～1976.11)，驻苏联大使馆参赞(1976.11～1981.5)，驻南斯拉夫大使馆公使衔参赞(1982.3～1984.1)，驻捷克斯洛伐克大使(1984.4～1985.3)，苏联东欧司司长(1985.3～1986.11)，驻南斯拉夫大使(1986.11～1988.4)，外交部副部长(1988.4～1998.3)。