本文探讨了语言模型中的幻觉检测评估指标，指出现有指标与人类判断不一致，且在参数扩展时表现不稳定。通过对6种幻觉检测指标的实证评估，发现LLM（如GPT-4）在评估中表现最佳，模式寻求解码方法能有效减少幻觉。这强调了需要更强大的指标和策略来理解和减轻幻觉问题。