The minimum data size needed to train a model that understands human languages depends on many factors, such as the complexity of the language, the size and complexity of the model architecture, the specific task the model is being trained for, and the quality of the data being used.

In general, natural language processing models require large amounts of data to be effective. For example, large pre-trained language models such as GPT-3 by OpenAI were trained on up to hundreds of billions of words of text. However, smaller models can be effective for simpler tasks or for specific domains.

It's worth noting that the quality of the data is also important, as the model will learn from the patterns and structure present in the data. Low-quality or biased data can lead to poor model performance or perpetuate harmful biases. Therefore, in addition to the size of the data, the quality and diversity of the data is also an important consideration.
ขนาดข้อมูลขั้นต่ำที่จำเป็นในการฝึกโมเดลที่เข้าใจภาษามนุษย์ขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ความซับซ้อนของภาษา ขนาดและความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมโมเดล งานเฉพาะที่โมเดลกำลังฝึก และคุณภาพของ ข้อมูลที่กำลังถูกใช้ โดยทั่วไป โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติต้องการข้อมูลจำนวนมากจึงจะมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น GPT-3 โดย OpenAI ได้รับการฝึกฝนกับข้อความจำนวนนับแสนล้านคำ อย่างไรก็ตาม โมเดลที่เล็กกว่าอาจมีประสิทธิภาพสำหรับงานที่ง่ายกว่าหรือสำหรับโดเมนเฉพาะ เป็นที่น่าสังเกตว่าคุณภาพของข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน เนื่องจากแบบจำลองจะเรียนรู้จากรูปแบบและโครงสร้างที่มีอยู่ในข้อมูล ข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำหรือมีอคติสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลที่ไม่ดีหรือทำให้เกิดอคติที่เป็นอันตรายได้ ดังนั้นนอกจากขนาดของข้อมูลแล้ว คุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลยังเป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาที่สำคัญอีกด้วย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence