Studie zeigt: LLMs erkennen ihre eigenen Fehler
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass Large Language Models (LLMs) ihre eigenen Fehler erkennen können und tiefere Einblicke in Korrektheit und Wahrheit besitzen als bisher angenommen. Ein häufiges Problem bei großen Sprachmodellen (LLMs) ist das sogenannte „Halluzinieren“ – die Generierung von falschen oder unlogischen Antworten. Bisherige Forschung hat sich hauptsächlich auf die […]
Lügendetektor für KI: Forscher bekämpfen Halluzinationen bei Sprachmodellen
MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Forscher der Universität Oxford haben eine neue Methodik entwickelt, um Halluzinationen bei Sprachmodellen zu reduzieren und die Zuverlässigkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) zu verbessern. Dieser Ansatz könnte die Integration von KI in geschäftliche Anwendungen attraktiver machen. Sprachmodelle könnten bestimmte Aufgaben und Jobs weitgehend automatisieren. Aber noch sind Fehler und sogenannte Halluzinationen […]
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