在摘要生成中，信息丢失和错误问题是需要解决的关键问题。以下是几种可能的解决方案：

  1. 引入注意力机制：注意力机制可以在生成摘要时有选择性地关注输入文本的不同部分，从而更好地捕捉关键信息。通过引入注意力机制，摘要生成模型可以更好地识别和保留核心信息，减少信息丢失和错误。

  2. 使用更新的预训练模型：预训练的语言模型，如BERT、GPT等，通常能够更好地理解和表达自然语言。使用这些更新的预训练模型作为基础模型，可以提高摘要生成的质量，减少信息丢失和错误。

  3. 结合外部知识：外部知识，如领域专家知识、常识知识库等，可以为摘要生成提供更多的背景和上下文信息。结合外部知识进行摘要生成，可以减少信息丢失和错误。

  4. 数据增强和多任务学习：通过数据增强技术，如生成模型中的扰动、删除、替换等操作，可以生成更多的训练样本，提高模型的泛化能力，减少信息丢失和错误。同时，利用多任务学习的方法，将摘要生成任务与其他相关任务结合，可以提供更多的训练信号，进一步减少信息丢失和错误。

  5. 人工编辑和后处理：为了进一步提高摘要质量，可以引入人工编辑和后处理的环节。人工编辑可以对自动生成的摘要进行修改和修正，确保关键信息没有丢失并减少错误。后处理则可以使用规则或其他方法对生成的摘要进行进一步的完善和优化。

  综上所述，通过引入注意力机制、使用更新的预训练模型、结合外部知识、进行数据增强和多任务学习，以及人工编辑和后处理等方法，可以有效解决摘要生成中的信息丢失和错误问题。