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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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“而当下中国供应链公司可能不如德国公司严谨,但舍得在技术和生产等多个方面投资,更重要的是,中国公司效率更高。传统汽车行业周期都很长,投资之后要大量的生产制造,收回投资和获得回报,这个周期中国可能需要2~3年,欧洲可能需要要6~7年。”张祖秋表示,海外企业迭代一次,中国企业可能已经迭代2次甚至更多,这是海外供应商最大的挑战。

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