404-2022中国大模型发展白皮书-39页

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摘要：

随着数据量的高速增长，数据特征高维、模态格式多样的趋势也逐渐明显，对数据的AI建模也相应地更加复杂，涉及到研究对象的多变量维度，如时间、空间维度，计算复杂度会随之呈指数增加，数据标注难度也会增加。同时，海量的数据将不可避免带来更大的数据噪声问题、数据偏见风险，为模型如何有效利用好数据、学习其中的知识带来更大挑战。数据是产业智能化发展中最宝贵的资源。海量的数据，为人工智能自监督学习带来巨大助力。利用好爆发增长的海量数据，将会是企业充分挖掘数据红利、构建数字经济下竞争壁垒的重要抓手。应用场景多元化和复杂化，增加了模型生产的难度随着AI技术的发展、产业应用的深入，应用场景变得更多元、更复杂。例如：工...

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