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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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2025香港特马蓝月亮资料该公司表示,该神经元平台能够学习和处理信息,像这样的生物处理器耗电量仅为传统数字处理器的百万分之一。由于其能耗低,可大幅减少计算对环境的影响。一般来讲,训练一个像GPT-3这样的大型语言模型需要耗电约10吉瓦时,大约是欧洲一个普通家庭全年耗电量的6000倍。如果能部署生物处理器,这种能源消耗有望大幅减少。