长尾场景下的数据如何清洗，有哪些方法、措施、注意点？

金融行业经常会面临一些长尾风险，往往长尾风险会导致很大的损失。自然语言大模型作为泛化能力很强的模型，在长尾场景的表现却往往不尽人意。但是金融行业作为对长尾非常敏感的行业，不能忽视长尾带来的巨大风险。我认为，在上线之前要对大模型进行严格的测试，确保在极端情况下不会产生极端的错误。在这个过程中应该与业务相结合，对之前遇到的对业务产生巨大影响的业务场景进行归纳总结，作为训练数据，尽可能多的获取多种类型数据，并通过历史经验进行模型的微调和修正。此外，在大模型部署同时，做出对产生回答的过滤，减少产生巨大长尾风险。