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智能的数据工程体系,正成为支撑大模型持续演进的战略性基础设施。 从供需关系来看,大模型训练数据需求总量仍持续增长,但单 位数据所能贡献的训练效能呈现见顶回落态势。据EpochAI统计, 早期模型受限于算力与数据采集条件,训练数据量仅在102至10量 级。2010 年后,伴随GPU集群普及与互联网语料爆发,训练数据量 型(如GPT系列、Claude、Llama、Gemini)的训练数据规模已逼 的基础支撑。 然而,稠密模型范式下常用的“数据密度”(训练数据量与参 模型(如ERNIE-GEN、Qwen2.5-32B等)数据密度连续上升。2024
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