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随着大模型(如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本)的规模不断扩大,对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代,参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求,导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外,随着隐私法规的日益严格,如欧盟发布《通用数据保护条例》,大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限,进一步加剧了数据供需不平衡的问题。
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已经初步领略到“千里嘉陵江水色,含烟带月碧于蓝”的李商隐,却无缘继续走出上游幽深的峡谷,他的前路是更加崎岖逼仄的剑门。站在望喜驿楼上的李商隐,表达的是这样的心绪:“即使我伴随江水到了阆州,见识了更美的风景,终究不能随着江水奔向大海;那里还应有一座比这里更高的驿楼,让我如今天在这里一样继续怅望挥别。”
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