There is no definitive answer to this question, as different models may have different data requirements depending on their architecture, complexity and task. Some sources say that language models require only about 10 or 100 million words to learn representations that reliably encode most semantic features. A larger quantity of data is needed in order to grasp enough commonsense knowledge to master typical downstream natural language tasks.
ไม่มีคำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามนี้ เนื่องจากโมเดลที่ต่างกันอาจมีข้อกำหนดข้อมูลที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม ความซับซ้อน และงาน แหล่งข้อมูลบางแห่งกล่าวว่าโมเดลภาษาต้องการเพียงประมาณ 10 หรือ 100 ล้านคำเพื่อเรียนรู้การนำเสนอที่เข้ารหัสคุณลักษณะทางความหมายส่วนใหญ่ได้อย่างน่าเชื่อถือ จำเป็นต้องมีข้อมูลปริมาณมากขึ้นเพื่อที่จะเข้าใจความรู้ทั่วไปที่เพียงพอเพื่อเชี่ยวชาญในงานภาษาธรรมชาติขั้นปลายทั่วไป
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence