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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文讨论了AI大模型中的语言不平等问题，研究发现不同语言的训练成本存在差异，导致处理延迟和长序列依赖性建模的不公平。这限制了非英语母语国家公平访问语言技术的机会，形成了AI鸿沟。为解决问题，一些国家开始开发自己的母语大模型，如百度、阿里巴巴和华为。然而，如果不采取果断行动，AI鸿沟可能成为新的不平等问题。幸运的是，国内科技巨头已开始采取行动。
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关键要点
- AI大模型中的语言不平等问题，英语训练费用最低，简体中文成本是英语的2倍。
- 不同语言的词元化过程导致处理成本差异，影响用户公平访问语言技术的机会。
- 研究显示，词元序列长度差异显著，某些语言处理同样内容需要更多词元，增加了处理成本和延迟。
- 非英语母语国家开始开发自己的母语大模型，如百度、阿里巴巴和华为等。
- 华为的盘古大模型是行业内首个千亿参数中文大模型，经过大量数据训练而成。
- 联合国警告数字鸿沟可能成为新的不平等问题，AI鸿沟也可能成为关注的焦点。
- 国内科技巨头已开始采取行动应对AI鸿沟问题。
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