हाल ही में, टेनसेंट एआई लैब ने国内 और国外 कई शैक्षणिक संस्थानों के साथ मिलकर बड़े मॉडल के भ्रांतियों की समस्या पर एक सर्वेक्षण पत्र प्रकाशित किया। अनुसंधान से पता चला है कि पारंपरिक मॉडलों की तुलना में, बड़े मॉडल की भ्रांति मूल्यांकन को बड़े डेटा आकार, व्यापकता और पहचानने में कठिनाई जैसी नई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। भ्रांतियों को कम करने के लिए, पूर्व-प्रशिक्षण, माइक्रो-ट्यूनिंग, सुदृढीकरण शिक्षा जैसे कई चरणों में हस्तक्षेप किया जा सकता है। लेकिन विश्वसनीय मूल्यांकन विधियों पर गहन शोध की आवश्यकता है, ताकि बड़े मॉडलों के वास्तविक अनुप्रयोग को बढ़ावा दिया जा सके।