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內(nèi)容摘要：據(jù)新華社消息，中文數(shù)據(jù)在國內(nèi)AI大模型的訓練性能提升方面發(fā)揮著重要作用。國家數(shù)據(jù)局近日發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，目前國內(nèi)多數(shù)AI模型訓練使用的中文數(shù)據(jù)占比已經(jīng)超過60%，有的模型達到80%。中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)的開發(fā)

據(jù)新華社消息，國內(nèi)中文數(shù)據(jù)在國內(nèi)AI大模型的多數(shù)的中訓練性能提升方面發(fā)揮著重要作用。國家數(shù)據(jù)局近日發(fā)布的模型數(shù)據(jù)顯示，目前國內(nèi)多數(shù)AI模型訓練使用的訓練中文數(shù)據(jù)占比已經(jīng)超過60%，有的使用模型達到80%。中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)的文數(shù)開發(fā)和供給能力持續(xù)增強，推動我國人工智能模型性能快速提升。據(jù)占京報

國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏表示，比已我國人工智能的超新快速發(fā)展，與我國高度重視數(shù)據(jù)工作是國內(nèi)密不可分的。作為人工智能發(fā)展的多數(shù)的中核心要素之一，數(shù)據(jù)在推動“人工智能+”過程中發(fā)揮著關鍵作用，模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的訓練建設至關重要。

“在人工智能時代，使用Token，文數(shù)也就是大家通常所說的詞元，是處理文本的最小數(shù)據(jù)單元，如同互聯(lián)網(wǎng)時代大家所說的‘流量’。”劉烈宏介紹，2024年初，我國日均Token的消耗量為1000億，到今年6月底，日均Token消耗量已經(jīng)突破30萬億，一年半時間增長了300多倍，反映了我國人工智能應用規(guī)模的快速增長。

據(jù)介紹，截至今年6月底，我國已經(jīng)建設高質(zhì)量數(shù)據(jù)集超過3.5萬個，總體量超過了400PB（1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片），400PB的總量相當于中國國家圖書館數(shù)字資源總量的140倍左右。

人工智能模型的訓練也推動了數(shù)據(jù)交易需求的攀升。截至今年6月底，各地高質(zhì)量數(shù)據(jù)集累計交易額近40億元，數(shù)據(jù)交易機構掛牌的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集總規(guī)模達到了246PB。

下一步，國家數(shù)據(jù)局將通過體系化布局持續(xù)推進高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設，加快打造具身智能、低空經(jīng)濟、生物制造等重點領域數(shù)據(jù)高地，推動全社會強化數(shù)據(jù)要素價值認同，加快推進數(shù)據(jù)要素價值共創(chuàng)，培育“為優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)買單”的市場共識。

編輯 劉佳妮

來源：新華社