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其中合成数据成为应对大模型训练数据短缺的新思路。相比于从现实世界中采集或测量的真实数据,合成数据是基于模拟真实数据的分布特征和统计特性,再通过生成模型而创建的。它能根据实际需求生成海量可训练的数据集,但也存在所谓“过拟合”问题,导致大模型在合成数据上表现良好,但在真实场景中表现不佳。
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“整体来说,更多算力、更多数据肯定会有更大的价值。”在田丰看来,DeepSeek的出现使得AI技术在更大范围被普及和使用,会带来推理算力需求的增长,这将是国产芯片的机会。“专用推理芯片比通用芯片要更容易研发,我国在推理芯片的研发制造上有较大优势,只要能快速实现量产,将在全球AI芯片市场上占据主动。”
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