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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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今年早些时候,国内多家机构共同发布的一份报告认为,随着大模型能力的不断增强和适用范围的延伸,其在金融、医疗、广告、营销等商业领域的应用,使得大模型中存在的微小安全隐患会造成巨大损害,因而大模型安全问题引起广泛关注。
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