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　　　　从两个月前起，聊城青年夜校开始冒出饭菜香，年夜饭主题课程开课了。90后肖洋在课上解锁了各种菜式，尤其是一道从小吃到大的糖醋里脊。他决定在以后的年夜饭烹饪中为家人多分担一些。下班、放学以后，年轻人在夜校学做萝卜丸子、酸辣汤、京酱肉丝、红烧肉等，对他们来说，“切菜并不容易”是每个人学到的第一课。

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。

　　　　正如人脑层数越多，处理复杂信息的能力就越强，神经网络也同样需要更多的层数，这就需要借助深度神经网络。以深度神经网络构建的深度学习系统即为AI“模型”，这类模型的参数越多，就意味着模型越大，性能越强。例如，GPT—3模型实现了千亿量级参数，GPT—4模型参数甚至达万亿量级。