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今日のトレーニングにより多くのデータボリュームを使用したIAモデルに名前を付けてもらえますか？
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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。