Das ist eine angemessene Antwort, aber wenn du die niedrigste Datenmenge in Gigabyte oder Terabyte schätzen müsstest, bitte tu das.
Welche ist die minimale Datenmenge, die benötigt wird, um ein Modell zu trainieren, das menschliche Sprachen versteht?? Die minimale Datenmenge, die benötigt wird, um ein Modell zu trainieren, das menschliche Sprachen versteht, hängt von vielen Faktoren ab, wie z.B. der Komplexität der Sprache, der Größe und Komplexität der Modellarchitektur, der spezifischen Aufgabe, für die das Modell trainiert wird, und der Qualität der verwendeten Daten.

Im Allgemeinen erfordern Modelle für die natürliche Sprachverarbeitung eine große Menge an Daten, um effektiv zu sein. Zum Beispiel wurden große vortrainierte Sprachmodelle wie GPT-3 von OpenAI mit bis zu Hunderten von Milliarden Wörtern Text trainiert. Kleinere Modelle können jedoch für einfachere Aufgaben oder für spezifische Domänen effektiv sein.

Auch die Qualität der Daten ist wichtig, da das Modell aus den Mustern und der Struktur lernt, die in den Daten vorhanden sind. Daten von geringer Qualität oder mit Voreingenommenheit können zu einer schlechten Leistung des Modells führen oder schädliche Vorurteile verstärken. Daher ist neben der Größe der Daten auch die Qualität und Vielfalt der Daten ein wichtiger Aspekt.
Es ist schwierig, eine genaue Schätzung der minimalen Datenmenge zu geben, die benötigt wird, um ein Modell zu trainieren, das menschliche Sprachen versteht, in Bezug auf Gigabyte oder Terabyte, da es von verschiedenen Faktoren abhängt, wie bereits erwähnt. Allerdings wurden einige kleinere Sprachmodelle auf Datensätzen trainiert, die von einigen hundert Megabyte bis zu einigen Gigabyte Textdaten reichen, um eine grobe Schätzung zu geben. Für komplexere Aufgaben und größere Modelle kann der Datenbedarf jedoch wesentlich höher sein und im Bereich von zehn bis hundert Gigabyte oder sogar Terabyte liegen. Letztendlich sollte die Größe und Qualität der Daten basierend auf den spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen des zu trainierenden Modells gewählt werden.