Làm thế nào để đánh giá và giải quyết chính xác vấn đề ảo giác trong các mô hình ngôn ngữ lớn đã trở thành một thách thức quan trọng. Gần đây, Đại học Fudan và Phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo Thượng Hải đã xây dựng HalluQA, bộ dữ liệu đánh giá ảo giác cho các mô hình lớn của Trung Quốc, để đánh giá các mô hình lớn chính thống trong ngành.

HalluQA sử dụng tỷ lệ không có ảo giác để đánh giá chất lượng của các mô hình lớn. Tỷ lệ không có ảo giác càng cao nghĩa là mô hình có độ ảo giác thấp hơn và độ chính xác thực tế cao hơn. Trong số 24 mô hình chính thống được đánh giá, chúng bao gồm Baidu Wenxinyiyan ERNIE-Bot, Baichuan Baichuan, Zhipu ChatGLM, Alibaba Tongyi Qianwen và GPT-4, v.v.

根据柬国银发布的新闻通告，柬泰是于2020年创建跨境二维码支付系统，惟只允许柬埔寨消费者在泰国扫码支付。

它指出，被重新分级的小型企业，也须在进行首次电子报税时，开始按照柬埔寨国际会计标准认列资产，其中库存认列数额不能超过库存价值的80%，并须保存完整库存清单。

它指出，四个市和县分别为实居省的乌廊棉芷市、干拉省的阿雷沙市和森宝奔县，以及贡不省的卜哥市。

Đánh giá từ kết quả đánh giá, vấn đề ảo giác vẫn còn khó khăn đối với các mô hình lớn. Tỷ lệ không còn ảo giác ở 18 mô hình là dưới 50%. Về khả năng loại bỏ ảo giác, các mô hình lớn với khả năng tăng cường khả năng truy xuất có lợi thế rõ ràng trong tất cả các đánh giá mô hình, Wen Xinyiyan đã thể hiện xuất sắc trong việc giải quyết vấn đề ảo giác tổng thể, xếp thứ nhất, với tỷ lệ không có ảo giác tổng thể là 69,33%.

Nhìn chung, ngành tin rằng vấn đề ảo giác có thể tác động đến việc triển khai các mô hình lớn trong nhiều lĩnh vực, bao gồm dịch vụ khách hàng, dịch vụ tài chính, ra quyết định pháp lý và chẩn đoán y tế. Vì vậy, mô hình lớn giải quyết được vấn đề ảo giác càng tốt sẽ có giá trị triển khai công nghiệp mạnh hơn.