本報(bào)北京8月18日電  （記者王云杉）記者從國家數(shù)據(jù)局獲悉：中文數(shù)據(jù)在國內(nèi)大模型的訓(xùn)練性能提升方面發(fā)揮著重要作用。國內(nèi)多數(shù)模型訓(xùn)練使用的中文數(shù)據(jù)占比已經(jīng)超過60%，有的模型達(dá)到80%。中文高質(zhì)量數(shù)據(jù)的開發(fā)和供給能力持續(xù)增強(qiáng)，推動我國人工智能模型性能快速提升。

　　在人工智能時(shí)代，Token（通常所說的詞元）是處理文本的最小數(shù)據(jù)單元。國家數(shù)據(jù)局局長劉烈宏介紹，2024年初，我國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已經(jīng)突破30萬億，1年半時(shí)間增長了300多倍，反映了我國人工智能應(yīng)用規(guī)模的快速增長。

　　《 人民日報(bào) 》（ 2025年08月19日 06 版）

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