本研究分析大型语言模型在生成查询时的幻觉问题，提出了“相关性幻觉”和“事实幻觉”两种类型。引入了无模型依赖的指针生成器LargePiG，实验结果表明其在多个数据集上表现出色，能够有效减少幻觉现象，提高问题的准确性。
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