研究表明，大型语言模型（LLMs）在处理不熟悉概念时容易产生幻觉。通过分析模型输出行为，开发了一种新的方法来减轻这一问题。研究发现，训练数据的记忆和频率偏好是导致幻觉的主要因素。提出的知识感知微调方法显著提高了模型在自然语言处理任务中的表现。