�不错的，就是数据实在是太少了。”

  “数据吗……”

  陈腾倒是没怀疑魏龙说的模型水准。

  因为这个dh模型的基础，其实是【lsm人工智能语言学习大模型】。

  就是陈腾上次五连抽，在系统上抽到的那个。

  系统出品，怎么都不会太差劲的。

  在抽到这个大模型之后，魏龙手下的技术团队又基于这个模型做了一定程度上的改进。

  所以模型水准陈腾是非常信任的。

  不过模型的学习能力强是一回事，数据又是一回事。

  如果将模型比作一个人，优秀的模型就是天赋很高的天才。

  可就算是顶级的天才，没有高质量的学习资料，能学到的东西也有限。

  现在腾达的这个dh模型，缺乏的就是学习资料。

  “我们现在的数据源有哪些？”

  “就是各大平台上网友们交流的一些数据，比如短视频平台的评论区，直播平台的弹幕。不过这些数据的质量，实在是太低了。”

  陈腾微微点头。

  魏龙说的很有道理。

  短视频平台的评论区，有相当多的一部分评论都是没什么意义的回复。

  这个没意义，指的是对ai训练没意义。

  比如颜值博主的评论区什么“好美”“好漂亮”的夸赞。

  对于ai训练来说，意义不大。

  经过筛选处理过后，能用的数据少得可怜。

  陈腾又想到了gpt。

  实际上第一代的gpt是在2018年推出的。

  但是第一代的gpt在市场上，并没有搅动什么风云。

  因为智能水平太低了，根本没有人乐意与这样的ai对话。

  直到四年之后，足足喂了四年的数据，这才有了许多人愿意对话聊天的gpt。

  可见ai的学习与发展，是一条十分漫长的路。

  “如果按照现在的学习速度，你觉得我们的ai需要多长的时间，才能通过图灵测试？”

  所谓图灵测试，就是让一个人去问ai问题。

  看看这个人，能否发现正在与自己聊天对话的是ai。

  能发现是ai，则未通过图灵测试。

  未能发现是ai，则通过图灵测试。

  这个测试方法在学术界具备一定的争议。

  有人觉得这是一个很好的测试手段，有人则觉得这种测试手段没什么必要。

  但是不管怎么说，图灵测试都可以作为一个ai智能程度的一个指标。

  能通过图灵测试的人工智能不一定特别有用，但至少具备一定的智能程度。

  “如果按照现在的学习速度，通过图灵测试的话大概需要两年吧。如果数据的量充足且优质，也许两三个月甚至更短的时间就能通过图灵测试了。”

  魏龙有些无奈地说道。

  优化模型、�