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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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该项目是迄今为止规模最大的蛋白质组学研究。团队使用了英国生物库制药蛋白质组学项目的数据，测量了从英国生物库随机选择的40000多名参与者中收集的约3000种血浆蛋白。蛋白质数据与参与者的电子健康记录相关联。使用先进的分析技术，团队针对每种疾病精确地确定了5到20种对预测最重要的蛋白质的“特征”。
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