你提到的关于大型语言模型训练中数据层和逻辑层分离的想法，实际上是一种解决模型规模和性能平衡的策略。随着模型变得越来越大，确实需要更高的性能来处理这些数据，同时还要确保模型的有效性和效率。

在大型模型的训练过程中，尤其是类似GPT这样的语言模型，数据量的增加对计算资源的要求也在持续增长。这里提到的将逻辑层（模型的决策、推理部分）和数据层（模型训练所需的数据）分离，是一种可能的解决方案。

1. 数据层分离：意味着可以对数据进行预处理和优化，减少在训练过程中需要传输和处理的数据量。比如，通过数据蒸馏（data distillation）技术，可以从大量数据中提取最有价值的信息，减少输入模型的数据量，而不损失太多信息。

2. 逻辑层优化：在模型的设计和训练过程中，通过优化模型架构、减少不必要的计算，以及应用更高效的算法和技术（比如稀疏性技术，可以减少计算资源的需求），来提升模型处理数据的速度和效率。

此外，使用更先进的硬件资源，如GPU和TPU，以及在云计算环境中分布式训练，也可以帮助处理更大规模的数据集，同时保持合理的训练时间。

在实际应用中，这种分离策略需要综合考虑数据处理、模型训练和实际应用场景的需求，来平衡性能和效率。这也是当前人工智能领域研究和技术发展的一个重要方向。