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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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比如,我们需要解决芯片之忧。在硬件上,高性能AI芯片“一芯难求”,而国产芯片目前还无法实现完全替代。“芯片跟不上,中国就无法在人工智能领域实现真正的超越。”一位受访专家直言不讳。算力、数据质量、标准……我们需要补上的短板还有很多。
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