大模型训练数据告急：高质量文本或于2026年耗尽
随着大模型对高质量文本数据的需求激增，研究预测，现有公开数据资源可能在2026年前后耗尽。据Epoch AI最新分析，模型训练所需的高质量文本数据增速远超供应，当前互联网上可获取的文本总量约在200万亿至1000万亿token之间，而顶尖模型如GPT-4已消耗了约12万亿token。
为应对数据瓶颈，业界开始探索合成数据、私有数据及多模态数据等替代方案。然而，合成数据可能引入偏差，私有数据涉及隐私与版权问题，多模态数据虽丰富但标注成本高昂。专家建议，未来需在数据效率、模型架构创新及数据共享机制上寻求突破，以维持AI发展势头。
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2026年07月08日 15:10
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