人間の言語を理解するモデルをトレーニングするために必要な最小データサイズはさまざまです。特定のタスクに大きく依存しています。

たとえば、センチメント分析モデルのような単純なタスクは、数千のラベル付きデータセットでトレーニングできます。一方、大規模な言語モデルのようなより複雑なタスクの場合、許容可能な結果を達成するために数百万または数十億のラベルデータセットが必要になります。
The minimum data size needed to train a model that understands human languages can vary. It is highly dependent on the specific tasks. 

For instance, simple task like sentiment analysis model can be trained with a few thousand labeled data sets. On the other hand, for a more complex task like large language models, you would need millions or even billions of label data sets to achieve acceptable results.