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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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人工智能技术可以将海量学习资源、虚拟实训场景通过平台提供给各地各类学习者,并可以通过动态追踪监测记录不同学习群体的学习过程轨迹,采集、分析和处理相关数据生成专属的个性化“数字画像”,从而为不同学习需求的学生提供最适合的优质职业教育。人工智能技术赋能职业学校成为校园无限开放、服务对象和功能更加多元、便捷高效的技术学习中心,是职业学校未来应然态势。

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