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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。

　　　　汪鹏分析，就单个产品而言，如果能以更少的硬件资源消耗实现更高性能，其产生的电子垃圾相对数量会减少，但由于设计的复杂性等原因，其处置处理难度也会相应增加。而且，考虑到性能提升会带来消费总量快速提升、产生“反弹效应”，电子垃圾的数量和处理难度仍会随着硬件性能提升而同步增加。因此，电子废弃物末端处置回收是循环经济中不可忽视的一环。这些废弃物中含有丰富的高价值金属资源，但也含有很多有害物质。厂商需要确保所有材料得到妥善处理，避免引发二次污染问题。