在人機交互中，可以通過以下方式更好地利用大型語言模型（LLM）生成的補充指令來解決歧義。首先，設計一個用戶友好的界面，讓用戶能夠輕鬆查看和選擇LLM提供的補充指令，這樣可以提高用戶的參與度和滿意度。其次，實施一個反饋機制，讓用戶能夠對生成的補充指令進行評價，這樣可以幫助模型學習哪些指令最有效，並進一步優化生成過程。最後，結合上下文信息，讓LLM在生成補充指令時考慮用戶的具體需求和背景，從而提高指令的相關性和有效性。