A utilizar Reinforcement Learming from Human Feedback (RLHF) para treinar o modelo a partir de respostas corrigidas por humanos. 

B implementar fine-tuning com um conjunto de dados menor e mais específico, sem utilizar nenhum mecanismo de atenção para evitar sobrecarga de processamento.

C aumentar o número de tokens e embeddings durante o treinamento para que o modelo tenha mais dados contextuais disponíveis.

D reduzir o número de camadas de rede neural para minimizar o processamento e aumentar a velocidade de inferência, pois isso reduziria erros causados por dados não estruturados.

E usar o aprendizado zero-shot durante o treinamento, pois ele é suficiente para que o modelo aprenda a generalizar padrões sem supervisão.