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近日，研究团队通过对包含68000个历史事件的大型数据集进行优化训练，显著提升了参数量达到140亿的大语言模型的性能。每个历史事件均配备了详细的响应方案和逻辑推理步骤，使模型能够深入理解事件响应的具体阶段和目标。这种方法突破了传统单一场景的限制，不仅提高了模型的响应速度，还有效抑制了幻觉现象的发生。通过这一创新训练方式，大语言模型在复杂任务中的表现更加稳定和可靠，为未来多场景应用奠定了坚实基础。