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对国内的大模型开发企业而言，语料库短缺问题比较严峻。因为当前大模型数据库以英文居多，中文语料占比较低。还有，图表、复杂公式等元素处理也是大模型语料处理中的“拦路虎”。在金融报表、行业报告等文档中，表格中的数据指标至关重要，但部分大模型并不能正确“理解”表格里行、列、单元格的意义，导致大模型对整个表格的识别结果产生误差最正规的网络电子游戏平台，最终得出错误的结论。

基于此，在关注大模型“无所不能”时，也要关注大模型的短板。积极信号是，越来越多的大模型开发者开始关注“可信大模型”。有的开发出“大模型加速器”，帮助大模型理解图表等相对复杂的语料库，从源头为大模型训练与应用输送纯净“燃料”；也有的在大模型开发中引入对应的技术，尽量消除“AI幻觉”，助力大模型跑得更快更稳。

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