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文/陳根

研究機(jī)構(gòu)Epoch AI認(rèn)為，對(duì)數(shù)據(jù)需求急劇增加，以至于可用于訓(xùn)練的高質(zhì)量文本可能會(huì)在2026年耗盡。

大模型的核心三要素就是算法、算力與數(shù)據(jù)，而決定著大模型智商水平的核心就是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)就如同人類的知識(shí)教育輸入一樣，輸入高質(zhì)量的知識(shí)，相對(duì)而言就能產(chǎn)出高質(zhì)量的認(rèn)知。

而大模型對(duì)于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力則取決于算力，當(dāng)算力不斷提升的情況下，就意味著大模型學(xué)習(xí)人類數(shù)據(jù)的能力越來越快，而人類社會(huì)所產(chǎn)出高質(zhì)量數(shù)據(jù)的能力將遠(yuǎn)落后于大模型的學(xué)習(xí)能力。

那么根據(jù)算力演變，以及人類社會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)能力的模型推算，訓(xùn)練大模型的數(shù)據(jù)將在2026年耗盡這是完全可能，甚至在很多領(lǐng)域會(huì)更快的被耗盡。

因此，從這個(gè)層面來看，掌握著產(chǎn)業(yè)核心數(shù)據(jù)的公司將是接下來重點(diǎn)需要關(guān)注的領(lǐng)域。這也正是我一直所說的，要關(guān)注行業(yè)垂直領(lǐng)域，擁有著核心數(shù)據(jù)的公司，這些公司在疊加了AI技術(shù)之后，將很快訓(xùn)練出行業(yè)垂直性的專業(yè)小模型。

而從商業(yè)落地價(jià)值實(shí)現(xiàn)的層面來看，專業(yè)小模型比通用大模型更快的實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)與行業(yè)變革的能力。同樣，這也讓我們看到，沒有掌握核心數(shù)據(jù)的公司，不論是談?wù)摯竽Ｐ停蚴钦務(wù)撔∧Ｐ停举|(zhì)上都只是炒作。因?yàn)闆]有數(shù)據(jù)，就不可能訓(xùn)練出相應(yīng)的模型。