由于机器学习的快速发展和强大的计算能力，现在的AI语言模型能够以惊人的速度和准确度回答各类问题。其中chatgpt是一种常见的AI语言模型，它在回答大多数问题时表现都非常出色。但是，有时候chatgpt却回答不出来某些问题，这让人们不由开始斟酌AI语言模型会不会需要更多的数据训练。

AI语言模型的训练进程需要大量的数据，由于数据量决定了模型的准确度，并能让模型在新领域中具有一定的通用性。由于chatgpt是由OpenAI公司开发的一个基于大型预训练模型的AI语言生成器，因此从最初的设计就有着大范围数据集的支持。但是，即便具有如此多数据，chatgpt也依然存在回答不出来问题的情况。这引发了一些研究人员的思考，他们认为会不会应当给AI语言模型增加更多数据。

建立一个完善的AI语言模型需要处理的数据是无穷的，但是增加更多数据集其实不是唯一的解决方案，还需要进一步研究AI语言模型的设计和训练方法，以助于提高它的鲁棒性和通用性。为了增加AI语言模型的准确性和灵活性，我们需要采取区别的方法，例如：深度学习和迁移学习等。同时，还需要为AI语言模型开发更加智能的技术，比如结合图象辨认和自然语言处理技术，来使AI语言模型具有更强的上下文理解能力。诸如超参数调剂等技术也是相当重要的。

整体来讲，AI语言模型在未来的发展中需要借助大范围数据、深度学习、迁移学习和结合其它技术等多种手段，并需要进行数据打磨和技术优化。这些举措有助于使chatgpt及其他AI语言模型成为一个真正无所不能的人工智能。