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？
大模型行业应用的训练数据应该基于行业的特性和业务数据学习，前期应用需要关注生成的结果准确性并进行人工干预调整，逐步提升准确率。如果直接使用公共数据和其它行业的数据学习，最终生成的结果可能产生南辕北辙的效果
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