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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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再往前推两年,高股息资产也明显跑赢大盘。2022年,上证红利指数小幅下跌2.42%,同期上证指数下跌15.13%,收益率超过当年上证指数12.7个百分点,超过深证成指23.43个百分点,体现出更好的抗跌性。2021年,上证红利指数上涨7.62%,也超过同期上证指数4.80%的涨幅和深证成指2.67%的涨幅。

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