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智能的数据工程体系，正成为支撑大模型持续演进的战略性基础设施。 从供需关系来看，大模型训练数据需求总量仍持续增长，但单 位数据所能贡献的训练效能呈现见顶回落态势。据EpochAI统计， 早期模型受限于算力与数据采集条件，训练数据量仅在102至10量 级。2010 年后，伴随GPU集群普及与互联网语料爆发，训练数据量 型（如GPT系列、Claude、Llama、Gemini）的训练数据规模已逼 的基础支撑。 然而，稠密模型范式下常用的“数据密度”（训练数据量与参 模型（如ERNIE-GEN、Qwen2.5-32B等）数据密度连续上升。2024
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