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量は簡単な答えではありません。多くの要因は、トレーニングデータのサイズと品質、モデルアーキテクチャ、使用される計算リソースなど、言語モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があるためです。トレーニング、およびパフォーマンスを評価するために使用される評価メトリック。ただし、トレーニングデータは言語モデルの開発において重要な要素であり、一般的に、より大きく多様なデータセットがパフォーマンスの向上につながる可能性があります。
The amount of training data required to surpass the current version of ChatGPT is not a straightforward answer, as many factors can influence the performance of a language model, including the size and quality of the training data, the model architecture, the computational resources used for training, and the evaluation metrics used to assess performance. However, training data is a crucial factor in the development of language models, and generally, larger and more diverse datasets can lead to improved performance.