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
是一个相对较小的GPT模型，但具有针对青少年的基础知识题目数据集。现在让这两个模型回答一个针对中学生的物理学问题：问题：一个物体作直线运动，速度从10m/s增加到20m/s的时间为3秒，它所在的直线距离为多少？
模型A的回答：由于我有大量的数据集，我可以尝试回答该问题。直线距离为150m左右。
模型B的回答：我知道该问题的答案，直线距离为150m左右。并且我还可以告诉你如何计算答案（距离=速度*时间）。
从上面的例子可以看出，模型B的回答比模型A更准确，更具有解释性，因为模型B拥有一些基础知识题目数据集，并且充分了解了问题的基本概念。因此，添加基础知识数据集对于提高GPT模型的效果非常重要。
从上面的描述可以看出将整个年龄段的题库拿来训练方可