लेख "धोखेपूर्ण ग्राउंडिंग" (DG) का परिचय देता है, जो एक असामान्य स्थिति है जहाँ मॉडल वास्तविक दस्तावेज़ों से सबूत पेश करते हैं लेकिन उसे गलत एंटिटी को अट्रिब्यूट करते हैं, जिससे मानक विश्वसनीयता और हॉलुसिनेशन जाँच से बच निकलते हैं।
- 13 मॉडल्स पर एक बेंचमार्क ने प्रतिस्पर्धी स्थितियों में DG दरों को 8-87% दिखाया, जिसमें चिकित्सा फाइन-ट्यून्ड मॉडल्स 86.7% तक पहुँचते हैं।
- एब्लेशन अध्ययन बताते हैं कि एंटिटी-विशिष्ट सबूत हटाने से अट्रिब्यूशन विफलताएँ समाप्त हो जाती हैं, और त्रुटियाँ कॉन्फाब्यूलेशन की ओर बढ़ जाती हैं।
- 740 दवा-बीमारी जोड़ों पर उत्पादन मापने में DG की कुल दर 7.8% पाई गई, जो हाल ही में मंजूरी प्राप्त दवाओं के लिए बढ़कर 13.6% हो जाती है।
- एंटिटी-अट्रिब्यूशन सत्यापन DG को 97.0% प्रिसीजन और 98.7% रिकॉल के साथ पकड़ता है, फिर भी कोई मौजूदा फ्रेमवर्क इस जाँच को लागू नहीं करता।
लेखकों का तर्क है कि वर्तमान मूल्यांकन फ्रेमवर्क अपर्याप्त हैं क्योंकि वे यह सत्यापित नहीं करते कि उद्धृत सबूत पूछी गई एंटिटी पर लागू होता है या नहीं, जिससे डिप्लॉय किए गए सिस्टम में धोखेपूर्ण ग्राउंडिंग बना रहती है।