Wie groß ist die Mindestdatengröße, um ein Modell zu trainieren, das menschliche Sprachen versteht?
Die Mindestdatengröße, die für die Ausbildung eines Modells benötigt wird, 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.