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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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mNGS的工作原理是对样本中所有的核酸，即RNA和DNA进行全面分析，而非针对单一病原体进行检测。这种方法通过一次性的全面筛查替代了传统的多次检测流程，使医生在面对感染性疾病时能够更迅速地作出准确诊断和治疗决定。
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