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沈阳介绍说，如今大模型训练对数据的需求量确实在快速增长，呈现出近似成倍叠加的趋势。具体来说，像GPT这样的模型通常需要数百亿到数万亿字的数据来进行预训练。这些庞大的数据集帮助模型深入理解语言结构和语义关系，从而实现其最终的强大性能和广泛的应用能力。
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国际测试委员会创始人、中国科学院计算所研究员詹剑锋建议，应将AI深度伪造纳入监测机制，遇到负面影响较大的造假行为，第一时间快速反应。通过建立针对深度伪造有害内容的群众举报机制，提高公众的判断力、鉴别力。
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