突破数据耗尽困境：大型语言模型与人工智能的2028年算力挑战 – Epoch AI预示文本数据合成新时代

在人工智能领域，训练数据的重要性不言而喻，尤其是对于大型语言模型（LLM）。然而，Epoch AI的最新论文揭示了一个令人惊讶的预测：互联网上的人类文本数据可能在2028年耗尽。这篇论文指出，尽管算力不断提升，数据已经成为AI发展的关键制约因素。OpenAI在训练GPT-5时已遇到数据短缺问题，考虑使用YouTube视频转录文本作为补充。Epoch AI预测，未来十年内，数据增长速度无法满足大型模型的需求，2028年可能面临“数据耗尽”的局面。

Epoch AI是一家专注于人工智能趋势研究的非营利机构，其工作受到政府报告和智库的重视。论文采用两种方法来预测数据耗尽：一是估算互联网文本数据存量和增量，二是考虑数据质量和可用性。通过对现有开源数据集的分析，他们估计互联网数据总量约为3100TB，但社交媒体上的数据因复杂性和隐私问题难以用于LLM训练。

尽管面临“数据墙”，论文提出两种可能的解决方案：一是利用AI生成数据，如OpenAI模型每天能生成大量文本，有望快速扩充数据；二是探索多模态和迁移学习，利用非文本数据，如视频、图像、金融市场数据或科学数据库。此外，还有一些实验室和初创公司正在研究新的训练方法，如“课程学习”。

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