LLMを使用するシステムが否定形問題へ適切に対処できるよう改善する方法としていくつか考えられます。まず第一に、「高度な論理的整合性」を重視し、文脈内で否定形表現を正しく解釈できるよう訓練データセットやアルゴリズム自体の改善が必要です。また、「コントラスティブラーニング」アプローチなど新たな手法導入も有効です。さらに、「前提条件」と「結果」間の因果関係分析強化や「意味的相互作用」捉え方向けモデル拡張も考慮すべきです。