يحقق نماذج اللغة المستردة مسبقا للمحولات نتائج رائعة في العديد من معايير NLU المعروفة. ومع ذلك، في حين أن أساليب المحاكمات مريحة للغاية، فهي مكلفة من حيث الوقت والموارد. هذا يدعو إلى دراسة تأثير حجم البيانات المحدد على معرفة النماذج. نستكشف هذا التأثير على القدرات النحوية لروبيرتا، باستخدام النماذج المدربة على الأحجام الإضافية لبيانات النص الخام. أولا، نستخدم التحقيقات الهيكلية النحوية لتحديد ما إذا كانت الطرز المحددة على مزيد من البيانات ترمز كمية أعلى من المعلومات النحوية. ثانيا، نقوم بإجراء تقييم نصلي مستهدف لتحليل تأثير حجم البيانات المحدد على أداء التعميم النحوي للنماذج. ثالثا، قارنا أداء النماذج المختلفة على ثلاثة تطبيقات المصب: وضع علامات جزء من الكلام وتحليل التبعية وإعادة صياغة الحساب. نحن نتكمل دراستنا بتحليل مفاضلة التكلفة - المنفعة للتدريب مثل هذه النماذج. تظهر تجاربنا أنه في حين أن النماذج المحددة على مزيد من البيانات ترمز المزيد من المعرفة النحوية وأداء أفضل في تطبيقات المصب، فإنها لا تقدم دائما أداء أفضل عبر الظواهر الأساسية المختلفة وتأتي بتكلفة مالية وبيئية أعلى.