研究表明，现有大型语言模型（LLMs）在事实知识的广度和准确性上存在不足，影响其可靠性。通过基准测试评估模型的知识召回能力，发现模型规模和指令调整对性能有显著影响。提出了新的方法来校准和增强模型的事实知识，并强调了多语言模型在知识一致性方面的挑战。