human
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どのくらいですか？
gpt
さまざまなモデルがアーキテクチャ、複雑さ、タスクに応じて異なるデータ要件を持つ可能性があるため、この質問に対する決定的な答えはありません。一部の情報筋によると、言語モデルは、ほとんどのセマンティック機能を確実にエンコードする表現を学習するために約1,000万語または1億語しか必要としません。典型的な下流の自然言語タスクを習得するのに十分な常識的な知識を把握するためには、より多くのデータが必要です。
human
この分野での現在の知識を理解するのに役立つ研究論文はありますか？
gpt
はい、自然言語処理に関する現在の知識を理解するために読むことができる多くの研究論文があります。たとえば、自然言語処理とそのアプリケーションの概要https：//ieexplore.ieeee.org/document/295134を提供するこのIEEEジャーナル記事を確認できます。また、さまざまなソースからの自然言語処理に関する最新の研究論文をリストするこのWebサイトを閲覧することもできます：https：//www.sciencegate.app/keyword/4195。または、自然言語処理の基本概念とテクニックを紹介するこのPDFドキュメント：https：//www.researchgate.net/publication/325772303_natural_language_processing。最後に、さまざまなドメインの自然言語処理アプリケーションを分析し、テクノロジーの現在の状態と課題を特定するこの体系的な文献レビューを確認できます：https：//link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-63128-4_49。

これらのリソースが、自然言語処理とその可能性についてさらに学ぶのに役立つことを願っています。