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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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有些高职学校自认为自身信息化基础较好,地位牢不可破,未来发展前景可期,暂不需要费时费力进行数字化转型。殊不知,数字化转型是一个周期较长的变革潮流,作为一场技术变革势力,它正在不断向各个行业渗透,那些变革较慢的行业将在激烈的竞争中逐渐处于劣势。这种情况之下,即使是信息化“水平高”的学校也应心怀忧患意识,认识到数字化转型是一个长期、浩大的工程,应尽早布局、提早谋划,积极思考数字化转型的思路与方法,根据职业技术技能人才不同发展阶段的能力提升需要,完善以校为主、市场参与的数字化资源开发机制,研发更加契合学生学习、学校教学的专业课程,促进教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接。

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