大模型能够很好的处理很多自然语言相关的问题，但是在使用的过程中，有时候会给出一些明显的，极端错误的答案，这往往会给客户或者一线人员造成较大的迷惑，我们该如何处理这些极端错误答案？
1、加强训练 2调整参数 3调整模型 4有错误才是正常态，说明选取的样本机制可能需要调整 5LLM能错的，普通的也能错，将这些错误可以形成一个错误知识LLM。
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