データの品質と多様性、使用された処理能力とアルゴリズム、特定のタスクなど、多くの要因が発生するため、ChatGPTの現在のバージョンを上回るために必要なトレーニングデータの正確な量を推定することは困難です。あなたは実行しようとしています。

一般に、ChatGPTのような深い学習モデルのトレーニングには、良い結果を達成するために膨大な量のデータが必要です。Openaiは、インターネットから数十億の単語のテキストデータにアクセスできるため、ChatGptの現在のバージョンを高レベルのパフォーマンスにトレーニングすることができました。

データが少ない同様のモデルを構築しようとしている場合、事前調整されたモデルの微調整や転送学習を使用して他のモデルから得た知識を活用するなど、他の手法を使用するために他の手法を使用する必要がある可能性があります。また、使用しようとしているタスクに関連する高品質で多様であることを確認して、使用するデータについてより選択的にする必要がある場合があります。

最終的に、必要なトレーニングデータの量は、特定の目標と実行しようとしているタスクの複雑さに依存するため、一般的な答えを与えることは困難です。
It's difficult to estimate the exact amount of training data required to surpass the current version of ChatGPT, as there are many factors that would come into play, including the quality and diversity of the data, the processing power and algorithms used, and the specific tasks you're trying to perform.

In general, training deep learning models like ChatGPT requires massive amounts of data to achieve good results. OpenAI has access to billions of words of text data from the internet, which has allowed them to train the current version of ChatGPT to a high level of performance.

If you're trying to build a similar model with less data, it's likely that you would need to use other techniques to compensate, such as fine-tuning pre-trained models or using transfer learning to leverage the knowledge gained from other models. You may also need to be more selective about the data you use, making sure that it is high-quality, diverse, and relevant to the task you're trying to perform.

Ultimately, the amount of training data needed will depend on your specific goals and the complexity of the task you're trying to perform, so it's difficult to give a general answer.