Ein praktischer Python-Leitfaden zum Verständnis der Prinzipien zur Generierung neuen Wissens nach logischen Prozessen
RErleichterungsmöglichkeiten sind ein viel diskutiertes Thema im Kontext von KI-Systemen. Diese Fähigkeiten werden oft mit Giant Language Fashions (LLMs) in Verbindung gebracht, die besonders effektiv bei der Extraktion von Mustern sind, die aus einer großen Datenmenge gelernt wurden.
Das während dieses Lernprozesses erworbene Wissen ermöglicht es LLMs, verschiedene Sprachaufgaben auszuführen, wie z. B. die Beantwortung von Fragen und die Zusammenfassung von Texten, und zeigt dabei Fähigkeiten, die dem menschlichen Denken ähneln.
Es ist nicht hilfreich, einfach zu sagen „LLMs können nicht argumentieren“, da sie offensichtlich einige Dinge tun, für die Menschen logisches Denken einsetzen würden. — Jeremy Howard |
Mitbegründer Quick.AI – Digital Fellow an der Stanford
Trotz ihrer Fähigkeit, Muster innerhalb von Daten zu identifizieren und abzugleichen, weisen LLMs bei Aufgaben, die strukturiertes und formales Denken erfordern, Einschränkungen auf, insbesondere in Bereichen, die strenge logische Prozesse erfordern.
Diese Einschränkungen verdeutlichen den Unterschied zwischen Mustererkennung und richtigem logischen Denken, einen Unterschied, den Menschen nicht immer erkennen.