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过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。
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当下，给人工智能装“刹车”成为行业内讨论的热门话题，在论坛上也不鲜见。“‘刹车’就是针对技术性风险的治理体系。”清华大学苏世民书院院长薛澜在论坛接受记者采访时表示，构建治理体系的目的，就是来规制滥用、误用和恶用人工智能的行为。
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