本文综述了大型语言模型（LLM）中的幻觉现象，探讨了其成因、检测方法及减轻策略。研究分类了幻觉类型，并提出了幻觉脆弱性指数（HVI）以评估模型的脆弱性，旨在提高LLM的可靠性，支持抑制健康相关的虚假新闻。
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