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國(guó)家數(shù)據(jù)局:國(guó)內(nèi)多數(shù)模型訓(xùn)練使用中文數(shù)據(jù)占比超60%

摘要:記者從國(guó)家數(shù)據(jù)局獲悉:中文數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)大模型的訓(xùn)練性能提升方面發(fā)揮著重要作用。國(guó)內(nèi)多數(shù)模型訓(xùn)練使用的中文數(shù)據(jù)占比已經(jīng)超過(guò)60%,有的模型達(dá)到80%。中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)和供給能力持續(xù)增強(qiáng),推動(dòng)我國(guó)人工智能模型性能快速提升。

記者從國(guó)家數(shù)據(jù)局獲悉:中文數(shù)據(jù)在國(guó)內(nèi)大模型的訓(xùn)練性能提升方面發(fā)揮著重要作用。國(guó)內(nèi)多數(shù)模型訓(xùn)練使用的中文數(shù)據(jù)占比已經(jīng)超過(guò)60%,有的模型達(dá)到80%。中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)和供給能力持續(xù)增強(qiáng),推動(dòng)我國(guó)人工智能模型性能快速提升。

在人工智能時(shí)代,Token(通常所說(shuō)的詞元)是處理文本的最小數(shù)據(jù)單元。國(guó)家數(shù)據(jù)局局長(zhǎng)劉烈宏介紹,2024年初,我國(guó)日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已經(jīng)突破30萬(wàn)億,1年半時(shí)間增長(zhǎng)了300多倍,反映了我國(guó)人工智能應(yīng)用規(guī)模的快速增長(zhǎng)。(記者 王云杉)

編輯/趙俊陽(yáng)
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