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“这真是一场艰难的比赛。”回想起参赛历程,来自电子科技大学“0x80”队的刘云峰颇有感触,“学校里有一条种满了银杏树的路,去年11月的时候,满树金黄,阳光照耀在路边的草坪上,特别美。”虽然每天都会从这里路过,但刘云峰却没有停留过一次,实时变动的比赛榜单,像压在队友和自己心里的一块石头,让他们不敢有一刻松懈。“只能在心里感叹一句,‘唉,什么时候我也能去那里玩玩呢’。等我们比赛结束再去看时,银杏叶子都掉光了。”他说。

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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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