Kürzlich veröffentlichten Tencent AI Lab und mehrere nationale und internationale akademische Einrichtungen einen Übersichtsartikel zum Problem der Halluzinationen in großen Sprachmodellen. Die Studie zeigt, dass die Bewertung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen im Vergleich zu traditionellen Modellen vor neue Herausforderungen steht: große Datenmengen, hohe Allgemeingültigkeit und schwer zu erkennende Fehler. Um Halluzinationen zu reduzieren, können Eingriffe in verschiedenen Phasen erfolgen, wie z. B. Pretraining, Feintuning und Reinforcement Learning. Es bedarf jedoch weiterer intensiver Forschung an zuverlässigen Bewertungsmethoden, um die praktische Anwendung großer Sprachmodelle zu fördern.