Inson tillarini tushunadigan modelni o'qitish uchun zarur bo'lgan minimal ma'lumotlar hajmi ko'plab omillarga bog'liq, masalan, tilning murakkabligi, model arxitekturasining hajmi va murakkabligi, model o'qitilgan aniq vazifa va ishlatilayotgan ma'lumotlarning sifati. Umuman olganda, tabiiy tilni qayta ishlash modellari samarali bo'lish uchun ko'plab ma'lumotlarni talab qiladi. Masalan, OpenAI tomonidan GPT-3 kabi katta oldindan o'qitilgan til modellari yuzlab milliardlab so'zlar matniga o'rgatilgan. Biroq, kichikroq modellar oddiyroq vazifalar yoki ma'lum domenlar uchun samarali bo'lishi mumkin. Ma'lumotlar sifati ham muhim, chunki model ma'lumotlardagi naqshlar va tuzilmadan o'rganadi. Sifatsiz yoki noto'g'ri ma'lumotlar
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence