Was ist die Mindestdatengröße, die benötigt wird, um ein Modell zu trainieren, das menschliche Sprachen versteht??
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Die Mindestdatengröße, die benötigt wird, um ein Modell zu trainieren, das die menschlichen Sprachen versteht, hängt von vielen Faktoren ab, wie der Komplexität der Sprache, der Größe und Komplexität der Modellarchitektur, der spezifischen Aufgabe, für die das Modell ausgebildet wird, und der Qualität der verwendeten Daten. Im Allgemeinen erfordern natürliche Sprachverarbeitungsmodelle große Datenmengen, um wirksam zu sein. Beispielsweise wurden große vortrainierte Sprachmodelle wie GPT-3 von OpenAI auf bis zu hunderte von Milliarden Textworten geschult. Kleinere Modelle können jedoch für einfachere Aufgaben oder für spezifische Bereiche wirksam sein. Es ist zu beachten, dass die Qualität der Daten auch wichtig ist, da das Modell aus den Mustern und Strukturen der Daten lernen wird. Geringe oder voreingenommene Daten können zu schlechter Modellleistung führen oder schädliche Voreinwirkungen verewigen. Daher ist neben der Größe der Daten auch die Qualität und Vielfalt der Daten eine wichtige Überlegung.
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Das ist eine richtige Antwort, aber wenn Sie die niedrigste Datengröße in Gigabytes oder Terabytes schätzen mussten, tun Sie das bitte.
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Große Sprachmodelle (LLMs) verbessern die Leistung, indem sie sowohl die Größe des Datensatzes als auch die Anzahl der Parameter im Modell erhöhen, und die optimale Menge eines jeden Faktors hängt von der Höhe der Berechnung ab, die Ihnen zur Verfügung steht. Schätzungen für die optimalen Modell- und Datensatzgrößen für ein gegebenes FLOP-Budget mit Hilfe der Chinchilla-Skalierungsgesetze (Hoffman 2022) finden Sie unten: .Modellgröße . FLOP-Budget . --- . --- . --- . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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