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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。
在国产数据库市场，培养人才无疑是提升竞争力的关键。当下，加快国产数据库核心人才的培养已经成为迫在眉睫的需求。“OceanBase初创之时，国内数据库内核研发人才短缺，我们引进了一批最优秀的毕业生自己培养，虽然毕业生经验不多，但通过自己的努力很快便成为国产数据库的中坚力量。”OceanBase首席技术官杨传辉谈到，“14年过去，OceanBase在自研数据库领域已拥有一定领先优势，我们希望通过持续举办、长期投入数据库大赛，来加速中国数据库内核人才培养的步伐。”
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。
“前两届比赛我们实验室都有学长参加，并且拿到了不错的名次”，在“0x80”队的刘云峰看来，参加数据库大赛早已成为实验室的“传统”。刘云峰所在实验室的指导老师，电子科技大学计算机科学与工程学院研究员、博导段翰聪表示，“本届数据库大赛升级到国家级，对学生的影响力毋庸置疑。实验室有研一的同学参加了比赛，这也能证明我们国家在基础软件的训练和学习方面有更多年轻人在加入。”