在预训练阶段，研究人员发现数据质量比数量更重要，包含高质量内容（如维基百科、学术论文）的数据集，即使规模较小，训练出的模型效果也可能更好。

在预训练阶段，研究人员发现数据质量比数量更重要，包含高质量内容（如维基百科、学术论文）的数据集，即使规模较小，训练出的模型效果也可能更好。

A、正确

B、错误

正确答案：A

答案解析：在预训练阶段，数据质量的确比数量更为关键。高质量的数据包含准确、丰富且结构良好的信息，能够为模型提供更有价值的学习内容。

以维基百科为例，其内容经过众多专业人士和志愿者的编辑审核，具有较高的准确性和权威性；学术论文也遵循严格的研究方法和规范，涵盖了各个领域深入的知识。这些高质量数据集中的文本蕴含着清晰的语义、逻辑关系以及专业知识，即便数据集规模相对较小，模型在训练过程中也能更有效地学习到语言模式、语义理解和知识表达等关键内容。

相比之下，若数据质量不佳，如包含大量错误、重复或低价值的信息，即使数据量庞大，模型可能学到的是错误或无意义的模式，不仅无法提升性能，还可能导致过拟合等问题，影响模型效果。因此，包含高质量内容的数据集，即便规模较小，训练出的模型效果也可能更好。