在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）如BERT、RoBERTa、T5和PaLM等，以其在自然语言处理（NLP）任务中的卓越性能而著称。然而，这些模型在提供信息时可能会产生“幻觉”，即提供看似合理但与事实不符的预测。同时它们的“黑箱”特性也影响了模型的可解释性和准确性。为了解决这些问题，研究者们