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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-05-08 22:08:38 点击:19049次

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    一个近来令许多从业者忧虑的现状是,AI大模型训练或将面临“数据撞墙”的瓶颈,大模型的进化速度未尽如人意,或是源于“现有大模型开发已经耗尽了网站、书籍和其他用于预训练的公开文本”。甚至有行业研究预计,如果大语言模型保持现在的发展势头,预计在2028年左右,已有的数据储量将被全部利用完。

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从历史收益表现看,科创综指自2019年12月31日以来,年化收益为2.27%,相比科创50全收益、科创100全收益,分别高出1.97和2.78个百分点。进一步而言,科创综指由于更及时纳入新股、覆盖范围更广泛、权重更分散,长期来看收益相对好于科创50和科创100指数。

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    中国科学院大学教授吕本富17日接受《环球时报》记者采访时表示,所谓AI大模型预训练的数据“耗尽”,主要是指互联网上的数据和各种出版数据。而每个人一生的记忆数据依然存在个人头脑中,还没有被有效发掘。随着预训练数据是否将耗尽引发热烈讨论,也有观点认为未来将进入“小模型”时代。吕本富认为,未来大模型、垂类模型和智能体都要找到自己的价值域。学术界还有“世界模型”的提法,不同于现在的大语言模型,世界模型中不仅有逻辑关系(概率判断),还有物理规律。所以,未来大模型在更高层次上的“决战”,并没有结束。

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