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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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“在第十四届‘挑战杯’创业计划竞赛结束后,我们的项目并没有停止,而是继续深入挖掘花卉废弃物高值转化技术提升,不断进行技术革新。”该赛事全国金奖项目“花废为宝”负责人、青岛科技大学化学工程与技术专业2022级硕士生葛瀚文说。
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