"LLMは、誤りであると明示的にラベル付けされた情報であっても、学習データから誤った情報を吸収する傾向がある。 否定的な注釈を含む文書でファインチューニングを行っても、誤った信念の植え付けを効果的に防ぐことはできない。 誤った主張を文中で直接否定するような単純な言い換えが、最も効果的な緩和策であることが判明した。"