The amount of training data required to surpass the current version of ChatGPT is not a straightforward answer, as many factors can influence the performance of a language model, including the size and quality of the training data, the model architecture, the computational resources used for training, and the evaluation metrics used to assess performance. However, training data is a crucial factor in the development of language models, and generally, larger and more diverse datasets can lead to improved performance.
จำนวนข้อมูลการฝึกอบรมที่จำเป็นเพื่อให้เกินกว่า ChatGPT เวอร์ชันปัจจุบันไม่ใช่คำตอบที่ตรงไปตรงมา เนื่องจากปัจจัยหลายประการสามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลภาษาได้ รวมถึงขนาดและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม สถาปัตยกรรมโมเดล ทรัพยากรการคำนวณที่ใช้สำหรับ การฝึกอบรมและตัวชี้วัดการประเมินผลที่ใช้ในการประเมินผลการปฏิบัติงาน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลการฝึกอบรมเป็นปัจจัยสำคัญในการพัฒนาแบบจำลองภาษา และโดยทั่วไป ชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นและหลากหลายมากขึ้นสามารถนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence