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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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二是,不断完善数字消费市场监管体系。推进监管技术数字化升级,加快“智慧监管信息化工程”建设,建立全方位、立体化的监管体系,切实提高数字消费市场监管的风险监测、预警和防控能力;以共建信息、共享资源、共同履职为原则,打造数字消费市场“一体化监管平台”,建立跨区域监管、综合执法联动机制,创建包含数字用户、消费技术、数据流动等跨层级、跨部门的协同监管模式,大力提升数字消费市场监管效率。

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