大模型价值跃升的“赛点”主要涉及算力和数据两个因素。算力方面，随着深度学习框架的不断升级和硬件计算能力的不断提高，大模型训练所需的算力也在逐渐提升。在深度学习框架和硬件加速方案的不断发展下，大模型训练的速度和效率得到了显著提升，成为了衡量深度学习模型价值的重要指标之一。

数据方面，深度学习模型的训练需要大量的数据，而数据的质量和数量对于模型的效果也至关重要。近年来，随着互联网数据的爆炸式增长，数据的质量和数量得到了极大的提升，这为深度学习模型的训练和评估带来了极大的便利。同时，数据的挖掘和获取也变得更加容易和高效，这为深度学习模型的应用和推广提供了重要的保障。

因此，大模型价值跃升的“赛点”既涉及算力也涉及数据，算力和数据的相互作用使得大模型的价值得到了不断提升。

扫码加微信详细咨询太和智慧养老产品和平台服务！