生成了很多原文中不存在的词
你好，我使用这个模型给新闻做摘要，发现生成结果里有很多不相干的词，请问如何改进？
原文:
假设她根本没有任何外交职务的历练，甚至没有出任过任何公职，而直接担任驻保加利亚大使，是不是会上媒体头条？ 或许主要会有两种意见：一种认为她完全没有资格直接担任大使，应该从低级别外交官做起；还有一种，大约会认为既然是俄乌冲突状态，当局可能不拘一格降人才。 但奥列西娅·伊拉舒克除了在外交官履历上是一张白纸以外，更大的问题在于——她原本的职业是性学专家和高级珠宝饰品专家。 在当地时间12月22日至26日于基辅和尼古拉耶夫举行的“世界战争和新视野”会议上，奥列西娅·伊拉舒克被媒体拍摄到以驻保加利亚大使身份与会，并经证实已得到泽连斯基任命后，媒体哗然。 哪怕泽连斯基之竞选成功，背后有种种推手，起码从乌克兰总统选举的程序上说，他是合法的。 02
同为乌克兰媒体，《欧洲真理报》还披露了一个重要信息——据乌克兰外交使团的知情人员透露，这位性学专家被任命为大使的事，与乌克兰外交部无关。 从乌克兰外交部公开披露的观点看，该部认为，任命非职业外交官为驻外大使，是“国际通行的做法”。 从国际上看，譬如俄罗斯总统普京就曾于2021年任命娜塔莉亚·波克隆斯卡娅为俄罗斯驻佛得角大使。 但波克隆斯卡娅最后向普京提出，“因个人原因无法到任”，普京就重新安排她担任俄罗斯侨民与国际人道主义合作署副署长。 03
在伊拉舒克被任命为驻保加利亚大使之际，乌克兰还正在发生另一个与女性人物有关的事件。
Randeng生成摘要：
乌克兰外交官身份成谜，普京任大使？俄乌冲突或将加剧！（附视频）| 新闻早报2016-10-24 星期五。[社会万象] @ 光明网(图) . . . . . .
可以尝试 《Towards Improving Faithfulness in Abstractive Summarization》 这篇论文提到的方法，我们调研发现，目前主流的去解决摘要忠实度的问题方法基于 QA 模块的去做的比较多。
我们内部使用实体过滤数据的方法也做过一版摘要的优化，在一定程度上解决了这个问题，针对这个 case，生成的是“性学专家被任命为驻保加利亚大使与乌克兰外交部无关”
QA方法可能不太适合我现在的使用场景，不过谢谢你的建议~
我想用自己的数据finetune一下试试，请问按照通用的生成式摘要模型finetune方法可以吗？（https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/summarization）
还是需要特别的finetune方法？
通用的摘要生成模型进行 finetune 是可以的，也可以在我们只进行过预训练的模型上进行 finetune，如 IDEA-CCNL/Randeng-Pegasus-238M-Chinese . 只进行过预训练的模型对于原文的忠实度是最高的