本研究提出模块化机器学习（MML），旨在解决大型语言模型在推理、事实一致性和可解释性方面的局限性。通过分解模型结构，MML增强逆事实推理能力，减少幻觉现象，促进公平、安全和透明性，推动可信赖的人工智能系统发展。