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因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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报告称，数据安全、隐私泄露、抗攻击能力提升等问题是现有大模型应用面临的真实挑战，如何在保证大模型性能的同时，提高数据使用的安全性，提升隐私保护效果，防止越狱攻击、提示注入攻击等，这些都是亟待解决的问题，有赖于业界持续探索、总结并分享最佳实践做法。
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