さまざまなモデルがアーキテクチャ、複雑さ、タスクに応じて異なるデータ要件を持つ可能性があるため、この質問に対する決定的な答えはありません。一部の情報筋によると、言語モデルは、ほとんどのセマンティック機能を確実にエンコードする表現を学習するために約1,000万語または1億語しか必要としません。典型的な下流の自然言語タスクを習得するのに十分な常識的な知識を把握するためには、より多くのデータが必要です。
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.