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  　　MistralAI同样未公布大模型的具体参数与训练数据Token数，但此前谷歌应用MoE开发出的GLaM模型参数量达12000亿、训练数据16000亿token，分别是GPT-3.5的6.8倍和5.3倍，其实际的训练成本却只有GPT-3.5的三分之一也印证了MoE框架的高效。
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  　　金融强国建设需要拥有高水平的金融人才队伍。金融领域专业性强，知识高度穿透，复杂程度高。美国凭借其发达的高等教育、开放的移民政策和鼓励创新的社会环境，吸纳了大量高质量金融人才，为其金融强国建设提供有力的人才支撑。改革开放以来，伴随着金融业的发展和体制机制改革，我国培育了大批金融人才，2022年我国金融业人员数量接近740万人，较10年前增加了40%以上。尽管金融业人员队伍不可谓不大，但质量有待于进一步提升，结构有待于进一步改善。目前，复合型人才相对稀缺，尤其是金融与科技深度融合的人才缺失；高素质人才供给不足，需求较大；传统的教育体制与市场日新月异的人才需求之间欠匹配，人才管理制度难以有效符合市场化的需求；具有实践经验的国际金融人才较为缺失，难以满足金融外向发展的需求，等等。没有一支高质量的金融人才队伍，就难以为金融强国建设提供充足有效的人力资源保障和支撑。
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  　　工作人员表示，反馈提交之后，后台工作人员也会去不断优化模型的一个能力，“因为AI生成的结果，是根据您输入的一个需求和提示词提供的，它是自动识别和理解您的一个意图和需求，并提供相关的文本图片，目前模型能力确实也在不断地发展，需要时间。”
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  　　“面对AI浪潮，我们不能只去想如何利用AI能力加持我们已有的业务形式。我就认识很多创业者，希望通过大模型提升自己的Saas服务能力，比如做一个邮件营销的生成式AI产品等等，但他们却忽略了一点，以后有些SaaS类产品可能都直接autopilot了，这个产品对应的环节可能都没了。”
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