本文探讨了小型语言模型（SLMs）在预训练过程中应学习的标记及何时通过<CALL>标记请求外部帮助。研究表明，损失值可以预测标记的准确性，但某些高损失标记仍可接受。提出的LaCy方法通过选择性学习和委托，显著提高了生成的准确性和效率。