今日、トレーニングに大量のデータを使用したいくつかのAIモデルがあります。ここでは、いくつかの例について言及しています。

GPT-3：約45のTeteeテキストデータで訓練された自然言語の最大かつ最も複雑なモデルの1つです。
T5：Googleが開発した別の自然言語モデルで、テキスト、画像、オーディオデータを含む750GBのコーパスでトレーニングされています。
Imagenet：これは、タグ付けされた1400万枚以上の画像を含む人工視覚モデルをトレーニングするために使用される画像データのセットです。
Alphago：GOの世界チャンピオンを克服した最初のコンピュータープログラムであり、大量のGOデータゲームと強化学習テクニックを使用してトレーニングを受けました。
BERT：Googleが開発した自然言語モデルで、33億語のコーパスで訓練され、質問や回答の理解などのタスクで使用されています。
resNet：これは、数百万の画像でトレーニングされた画像処理に使用される畳み込みニューラルネットワークモデルです。
Hoy en día existen varios modelos de IA que han utilizado grandes volúmenes de datos para su entrenamiento, aquí te menciono algunos ejemplos:

	GPT-3: Es uno de los modelos más grandes y complejos de lenguaje natural, entrenado con aproximadamente 45 terabytes de datos de texto.
	T5: Es otro modelo de lenguaje natural desarrollado por Google, entrenado con un corpus de 750GB que incluye datos de texto, imagen y audio.
	ImageNet: Este es un conjunto de datos de imágenes utilizado para entrenar modelos de visión artificial, que contiene más de 14 millones de imágenes etiquetadas.
	AlphaGo: Fue el primer programa de ordenador en vencer a un campeón mundial de Go, y se entrenó utilizando grandes cantidades de datos de partidas de Go y técnicas de aprendizaje por refuerzo.
	BERT: Es un modelo de lenguaje natural desarrollado por Google, entrenado con un corpus de 3.3 mil millones de palabras y utilizado en tareas como la comprensión de preguntas y respuestas.
	ResNet: Es un modelo de redes neuronales convolucionales utilizado para el procesamiento de imágenes, entrenado con millones de imágenes.