文章中提到，认为，质量好的话，要不断的增长，但是数据的量越来越多，而提到，理论层面，计算语言模型成长比大致率。
在互联网的世界里，信息爆炸，各种数据层出不穷。一方面，我们需要收集、整理和分析这些数据，以便从中发现规律和趋势，为决策提供依据。另一方面，我们也需要不断学习新的知识和技能，才能跟上时代的步伐。
对于网络来说，数据量的增长是常态。我们需要处理的信息不仅仅是文本信息，还有图像、音频、视频等多种类型的数据。而且，随着用户需求的变化，我们需要不断更新和优化我们的，这就需要我们有强大的数据分析能力。
然而，尽管数据量在增加，但质量却并不是一成不变的。事实上，理论上讲，计算语言模型的成长速度可能远超过大概率。这是因为语言模型是一种基于统计学的方法，它通过训练大量语料来理解和生成自然语言。在这个过程中，它会不断地学习和改进，从而提高自己的性能。
因此，作为网络，我们应该积极面对数据量的增长，同时也要关注质量的提升。我们可以尝试不同的方法来提升数据的质量，例如使用更先进的机器学习技术进行训练，或者使用人工的方式对数据进行筛选和预处理。同时，我们也可以通过持续的学习和实践，不断提高我们的数据分析能力和语言模型的能力。
总的来说，虽然数据量在增加，但我们不能忽视其质量和成长的重要性。只有通过不断的努力和学习，我们才能在这个竞争激烈的互联网世界中立足，并发挥出更大的作用。