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诺奖都颁给AI了，行业却已开启增速焦虑
大模型的研发和运行确实需要大规模的资源和资金支持，非小规模团队能够轻易承担。这一点在当前的人工智能领域尤为明显。以GPT4-o为例，其训练涉及了文本、视觉和音频等多种数据模态，这意味着它需要处理和分析的数据量是巨大的。据OpenAI透露，GPT-4o在训练过程中使用了多达13兆的数据，这比之前的一些大型模型如LLAMA和PaLM使用的数据量还要多。此外，GPT-4o的模型参数数量也非常庞大，达到了1.8万亿。
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