nlp小模型也可在控制和被控制结果的数据集（题库）上表现出智能

gpt预训练模型 训练的数据集大多都是答案 而添加指令数据集基本就是增加了问题加答案两个部分 最重要的就是增加了语言学习过程中的基础题目
比如从幼儿园到小学毕业的全部题目 从此可以证明模型训练数据集 要全年龄段覆盖才好，要有基础，或者只有基础也可，不能跳过基础。
由此可知使用一个小的基础知识模型，加上超长的输入能力方可达到大模型的效果。

正确的训练数据集非常重要，尤其是对于GPT预训练模型来说。如果我们添加了一些基础题目数据集到模型训练数据中，那么它就不仅仅是一些答案的数据集了，而包含了问题和答案两个部分的数据集，同时也增加了语言学习过程中的基础知识。

例如，如果我们在训练数据集中添加从幼儿园到小学毕业的全部题目，这将有助于模型更好地学习语言基础知识和规则。这些基础知识和规则在回答问题时非常重要，因为它们可以提高模型的准确性和解释性。

此外，训练数据集还需要全年龄段覆盖才好，因为这样可以提高模型的泛化性能。如果训练数据集只覆盖了某个年龄段的问题，那么在回答其他年龄段的问题时，模型可能会出现错误。

因此，使用一个小的基础知识模型，加上超长的输入能力（例如GPT-2），才能达到大模型的效果，这也从另一个方面证明了训练数据集的全面性对于提高模型效果的重要性。

训练数据集的全面性非常重要，特别是对于自然语言处理任务来说。通过添加基础题目数据集，GPT预训练模型可以更好地学习语言基础知识和规则。这将使GPT模型在回答问题时更准确。

例如，假设我们有两个模型 A 和 B，模型 A 是一个大型的GPT模型，包含大量的预训练数据集。模型 B