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《行动计划》提出一个引人瞩目的表述——“数据要素×”,大力部署实施“数据要素×”行动并列出重点推进的12个领域,要求充分利用中国海量数据资源、丰富应用场景等优势,以数据流引领技术流、人才流、物资流等,实现知识扩散、价值倍增,催生新产业、新模式,为推动高质量发展、推进中国式现代化提供有力支撑。《行动计划》明确提出到2026年底数据要素应用总体目标,其中包括打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景,数据产业年均增速超过20%。
王计兵开艘小铁皮船,船上如坐了人,能装的沙子就少了。但他执意要载燕子一家人渡河。一来二去,两人熟络并恋爱、结婚。最早,燕子是他的文学观众,他会在河滩上预先写些话,假装无意间携燕子路过,给她惊喜;他抄书、抄精彩的句子,念给她听。起先,她也回抄并回念,但逐渐认为这是一种不务正业。“以为他就知道玩。”燕子说。
语气、表情、神态处理好了,下一步的难点是让数智人“把话说准确”。为此,研发团队收集了蒋院士生前大量的文字素材,内容涵盖其所专注的药物专业领域、有关他带学生的故事等,此外还有个人生活、业余兴趣爱好等。其中,个人生活方面,华东师大专门为蒋院士召开了一场追思会,由他的生前好友、同事、学生、家属等一一回忆他的生活点滴和有趣的故事。“数据收集越多,研发出来的数智人,回答问题的能力就越强。”王江涛说。
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。