Claro, algunos de los modelos de IA que han utilizado grandes volúmenes de datos para su entrenamiento son:

1. GPT-3: Generative Pre-trained Transformer 3, un modelo de lenguaje natural creado por OpenAI que ha sido entrenado con una enorme cantidad de texto.

2. AlphaGo Zero: un modelo de aprendizaje por refuerzo desarrollado por DeepMind de Google, que fue entrenado con millones de partidas de Go.

3. ImageNet: un modelo de reconocimiento de imágenes que fue entrenado con más de 14 millones de imágenes etiquetadas.

4. BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers, un modelo de lenguaje natural desarrollado por Google que ha sido entrenado con grandes cantidades de texto en línea.

5. Facebook's DALL-E: un modelo de generación de imágenes que utiliza una combinación de redes neuronales y técnicas de procesamiento de lenguaje natural y fue entrenado con grandes cantidades de datos de imágenes y texto.

Estos modelos han utilizado grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, lo que les ha permitido alcanzar un alto nivel de precisión y mejorar significativamente en su capacidad para realizar tareas específicas.
แน่นอนว่าโมเดล AI บางโมเดลที่ใช้ข้อมูลปริมาณมากในการฝึกฝน ได้แก่ 1. GPT-3: Generative Pre-trained Transformer 3 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาธรรมชาติที่สร้างโดย OpenAI ที่ได้รับการฝึกฝนเป็นจำนวนมาก ของข้อความ 2. AlphaGo Zero: โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลังที่พัฒนาโดย DeepMind ของ Google ซึ่งได้รับการฝึกฝนด้วยเกม Go หลายล้านเกม 3. ImageNet: โมเดลการจดจำรูปภาพที่ได้รับการฝึกด้วยรูปภาพที่มีป้ายกำกับมากกว่า 14 ล้านภาพ 4. BERT: การแสดงตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers ซึ่งเป็นโมเดลภาษาธรรมชาติที่พัฒนาโดย Google ซึ่งได้รับการฝึกฝนกับข้อความออนไลน์จำนวนมาก 5. DALL-E ของ Facebook: โมเดลการสร้างรูปภาพที่ใช้การผสมผสานระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ และได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลรูปภาพและข้อความจำนวนมาก โมเดลเหล่านี้ใช้ข้อมูลจำนวนมากในการฝึกอบรม ช่วยให้ได้รับความแม่นยำในระดับสูงและปรับปรุงความสามารถในการปฏิบัติงานเฉพาะอย่างได้อย่างมาก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence