Alles, was Sie über die Einschränkungen großer Sprachmodelle wissen müssen

Einleitung

Was sind die Einschränkungen großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs)? Ausgehend von der Definition von LLM werden wir nacheinander 8 Einschränkungen besprechen. Für jede Einschränkung stellen wir uns drei Fragen: Was bedeutet diese Einschränkung und warum? Welche Auswirkungen hat diese Einschränkung in der Praxis? Wie geht man mit dieser Einschränkung um? Wenn Sie ein tieferes Verständnis von LLMs erlangen möchten, um besser mit ihnen zu interagieren, lesen Sie weiter!

Was sind große Sprachmodelle?

Große Sprachmodelle (LLMs) stellen einen bedeutenden Fortschritt in der Künstlichen Intelligenz dar, insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Diese hochentwickelten Algorithmen sind darauf ausgelegt, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, und ahmen menschenähnliches Verständnis und Ausdrucksweise nach. LLMs arbeiten im Bereich des Deep Learning und verwenden neuronale Netze mit zahlreichen Schichten, um umfangreiche Textdaten zu verarbeiten und dabei komplexe Muster und Beziehungen in der Sprache zu lernen.

Neuronale Netze, die grundlegend für LLMs sind, bestehen aus miteinander verbundenen Schichten von Neuronen, die Eingabedaten sequenziell verarbeiten, um sinnvolle Ausgaben zu erzeugen. Jede Schicht führt spezielle Berechnungen durch: untere Schichten erfassen grundlegende Muster, während höhere Schichten diese Muster zu komplexeren linguistischen Strukturen wie Grammatikregeln und semantischen Bedeutungen integrieren. Dieser hierarchische Lernprozess befähigt LLMs, eine hohe Genauigkeit bei Aufgaben zu erreichen, die von Textgenerierung bis hin zu Sentimentanalyse und mehr reichen.

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung von LLMs hin zu Transformer-basierten Architekturen verlagert. Immer mehr beliebte LLMs, wie z.B. LLaMA 3 8B und 70B, werden in API integriert, sodass Nutzer bequem und effizient die Leistungsfähigkeit verschiedener LLMs nutzen können.

Einschränkung 1: LLMs können nicht alles auf einmal verarbeiten

Was bedeutet das und warum?

LLMs können nicht alles auf einmal verarbeiten, aufgrund ihrer Architektur und rechenbedingten Einschränkungen. LLMs werden auf riesigen Datenmengen trainiert, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. Aufgrund von Hardware-Limits und der Notwendigkeit, Effizienz zu wahren, sind sie jedoch darauf ausgelegt, eine feste Anzahl von Token (eine grundlegende Texteinheit, die ein Wort, ein Zeichen oder sogar ein Subwort sein kann, je nach Modell-Design) zu verarbeiten. Diese Einschränkung stellt sicher, dass das Modell innerhalb eines handhabbaren Speicher- und Zeitrahmens arbeitet.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

Im Wesentlichen führt der Versuch, einen langen Artikel oder ein mehrseitiges Dokument in einen LLM-Prompt einzufügen, in der Regel zu einer Fehlermeldung, dass das maximale Token-Limit überschritten wurde.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Eingabe in Chunks aufteilen: Große Eingaben in kleinere, handhabbare Blöcke zerlegen, die innerhalb des Token-Limits liegen.
2. Zusammenfassung: Vor der Verarbeitung lange Texte zusammenfassen, um das Wesentliche in einer kompakten Form zu erfassen.
3. Priorisierung: Die wichtigsten Informationen für die Eingabe bestimmen, um den Nutzen der Modellantwort zu maximieren.
4. Iterative Interaktion: Schrittweise Dialoge mit dem LLM führen, wobei jede Antwort in die nächste Eingabe einfließt.
5. Modellauswahl: Ein LLM wählen, das den Anforderungen der Aufgabe hinsichtlich Token-Kapazität und anderer Leistungsmetriken am besten entspricht.

Einschränkung 2: LLMs behalten keine Informationen zwischen Interaktionen

Was bedeutet das und warum?

Das bedeutet, dass diese Modelle keinen persistenten Speicher haben, der über verschiedene Sitzungen oder Abfragen hinweg besteht. Jedes Mal, wenn ein LLM eine Anfrage verarbeitet, behandelt es diese als isolierten Fall, ohne sich an vorherige Austausche zu erinnern. Dies ist ein grundlegender Aspekt der Funktionsweise von LLMs und liegt hauptsächlich an ihrer zustandslosen Natur.

Der Grund dafür liegt im Design und Training von LLMs. Sie werden typischerweise auf großen Datensätzen trainiert, um ein statistisches Verständnis von Sprachmustern zu entwickeln. Sie sind jedoch nicht darauf ausgelegt, einen kontinuierlichen Zustand oder Kontext über verschiedene Eingaben hinweg aufrechtzuerhalten. Diese Designentscheidung ist teils auf die Komplexität der Implementierung und Verwaltung zustandsbehafteter Interaktionen in großem Maßstab zurückzuführen, teils auf den Schutz der Privatsphäre und die Vermeidung von Missbrauch gespeicherter personenbezogener Daten.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

Das Fehlen von gespeicherten Informationen zwischen Interaktionen hat mehrere praktische Auswirkungen:

1. Kontextverlust: LLMs erkennen oder merken sich möglicherweise nicht den Kontext aus vorherigen Gesprächen, was zu Antworten führen kann, die aus dem Zusammenhang gerissen oder repetitiv wirken.
2. Benutzererfahrung: Benutzer müssen möglicherweise wiederholt Hintergrundinformationen bereitstellen, was frustrierend und ineffizient sein kann.
3. Komplexe Aufgaben: Aufgaben, die Verständnis oder Aufbau auf vorherigen Interaktionen erfordern, wie mehrstufige Problemlösungen oder fortlaufende Erzählungen, können für LLMs eine Herausforderung darstellen.
4. Datenschutz: Positiv gesehen hilft diese Einschränkung, die Privatsphäre der Benutzer zu schützen, da persönliche Daten nicht über Sitzungen hinweg gespeichert oder verknüpft werden.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Expliziter Kontext: In jeder Interaktion den notwendigen Kontext bereitstellen, um sicherzustellen, dass das LLM eine angemessene Antwort generieren kann.
2. Strukturierte Eingaben: Strukturierte Formate für Eingaben verwenden, die die Aufgabe und relevante Informationen klar abgrenzen.
3. Sitzungsverwaltung: Wenn ein LLM in einer Anwendung verwendet wird, eine Sitzungsverwaltung auf Anwendungsebene implementieren, um Kontext und Zustand nachzuverfolgen.
4. Iterativer Dialog: Interaktionen so gestalten, dass jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut, im Bewusstsein, dass das LLM selbst sich nicht an vergangene Interaktionen erinnert.
5. Feedback-Schleifen: Feedback-Mechanismen nutzen, um die Antworten des Modells im Laufe der Zeit zu verfeinern und zu verbessern, auch wenn es sich nicht an einzelne Interaktionen erinnert.

Einschränkung 3: LLMs können ihre Wissensbasis nicht in Echtzeit aktualisieren

Was bedeutet das und warum?

Die Aussage, dass große Sprachmodelle (LLMs) ihre Wissensbasis nicht in Echtzeit aktualisieren können, bezieht sich auf die Tatsache, dass diese Modelle auf statischen Datensätzen trainiert werden und nicht in der Lage sind, neue Informationen zu integrieren, sobald sie verfügbar werden. Das bedeutet, dass das Verständnis der Welt eines LLM zum Zeitpunkt des letzten Trainingszyklus eingefroren ist.

Der Grund für diese Einschränkung ist zweifach. Erstens ist der Trainingsprozess für LLMs ressourcenintensiv und zeitaufwändig, da er massive Datensätze und erhebliche Rechenleistung erfordert. Zweitens besteht ein Bedarf an Stabilität in der Leistung des Modells; ständige Aktualisierungen könnten zu Inkonsistenzen und mangelnder Zuverlässigkeit der Modellausgaben führen.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

Die Unfähigkeit von LLMs, ihre Wissensbasis in Echtzeit zu aktualisieren, hat mehrere Auswirkungen:

1. Veraltete Informationen: LLMs können veraltete oder irrelevante Informationen liefern, wenn die Anfrage sich auf aktuelle Ereignisse oder Entwicklungen bezieht, die nach dem letzten Training des Modells stattgefunden haben.
2. Mangelnde Aktualität: In sich schnell verändernden Bereichen wie Technologie, Finanzen oder aktuellen Ereignissen können LLMs möglicherweise nicht die aktuellsten Erkenntnisse oder Daten liefern.
3. Abhängigkeit von externen Aktualisierungen: Benutzer müssen möglicherweise auf andere Quellen oder ergänzende Systeme zurückgreifen, um sicherzustellen, dass die von LLMs bereitgestellten Informationen aktuell sind.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Hybride Systeme: Kombinieren Sie LLMs mit anderen Systemen, die Echtzeitdaten oder Aktualisierungen bereitstellen können, wie z.B. APIs, die die neuesten Informationen aus zuverlässigen Quellen abrufen.
2. Filterung und Überprüfung: Implementieren Sie Mechanismen, um veraltete Informationen herauszufiltern oder zu kennzeichnen, und ermutigen Sie Benutzer, sich aus aktuellen Quellen zu vergewissern.
3. Kontinuierliche Überwachung: Behalten Sie die Entwicklung neuer Technologien und Methoden im Auge, die dynamischere und Echtzeit-Wissensaktualisierungen in LLMs ermöglichen könnten.

Einschränkung 4: LLMs können manchmal Dinge sagen, die keinen Sinn ergeben

Was bedeutet das und warum?

Das bedeutet, dass LLMs trotz ihrer fortgeschrittenen Fähigkeiten gelegentlich Antworten generieren können, die unlogisch, sinnlos oder für die Anfrage irrelevant sind. Dies kann mehrere Gründe haben:

1. Mangelndes vollständiges Verständnis: LLMs generieren Text basierend auf Mustern in den Trainingsdaten, verstehen aber nicht vollständig die Bedeutung oder den Kontext der Sprache, die sie produzieren.
2. Mehrdeutigkeit der Eingabe: Wenn die Eingabe für das LLM mehrdeutig oder schlecht formuliert ist, kann das Modell Schwierigkeiten haben, eine kohärente Antwort zu generieren.
3. Überanpassung an Trainingsdaten: LLMs können Antworten generieren, die zu wörtlich oder repetitiv sind, basierend auf den Mustern, die sie in ihren Trainingsdaten gesehen haben, ohne die Nuancen des realen Sprachgebrauchs zu berücksichtigen.
4. Zufälligkeit bei der Generierung: LLMs integrieren ein gewisses Maß an Zufälligkeit in ihren Textgenerierungsprozess, was manchmal zu sinnlosen Ausgaben führen kann.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

1. Zuverlässigkeitsprobleme: Benutzer könnten den Ausgaben des LLMs nicht vertrauen, wenn sie auf sinnlose Antworten stoßen, was die Glaubwürdigkeit des Modells beeinträchtigen kann.
2. Fehlkommunikation: In kritischen Anwendungen wie Kundenservice oder Informationsbereitstellung können sinnlose Antworten zu Verwirrung oder falschen Handlungen führen.
3. Frustration der Benutzer: Wiederholtes Auftreten sinnloser Ausgaben kann zu Frustration und einer negativen Wahrnehmung der Technologie führen.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Eingabeoptimierung: Sicherstellen, dass die Eingaben für das LLM klar, prägnant und gut strukturiert sind, um Mehrdeutigkeiten zu minimieren.
2. Nachbearbeitung: Nachbearbeitungsschritte implementieren, um die Kohärenz und Relevanz der LLM-Ausgaben zu überprüfen, bevor sie dem Benutzer präsentiert werden.
3. Feedback-Mechanismen: Benutzern ermöglichen, Feedback zur Qualität der Antworten zu geben, das zur Verbesserung des Modells im Laufe der Zeit genutzt werden kann.
4. Modell-Feintuning: Das LLM auf domänenspezifischen Daten feintunen, um das Verständnis zu verbessern und die Wahrscheinlichkeit sinnloser Ausgaben zu verringern.

Einschränkung 5: LLMs verstehen keinen Subtext

Was bedeutet das und warum?

Wenn wir sagen, dass große Sprachmodelle (LLMs) keinen Subtext verstehen, beziehen wir uns auf ihre Unfähigkeit, die implizite, indirekte oder zugrunde liegende Bedeutung von Sprache zu erfassen, die über die wörtliche Interpretation von Wörtern hinausgeht. Dies hat mehrere Gründe:

1. Fehlendes Kontextbewusstsein: LLMs verlassen sich hauptsächlich auf Muster in den Daten, auf denen sie trainiert wurden, und sind möglicherweise nicht in der Lage, die Feinheiten menschlicher Kommunikation zu erschließen.
2. Fehlende emotionale Intelligenz: Es fehlt ihnen an emotionaler Intelligenz, um die Emotionen und Absichten hinter den Worten zu verstehen.
3. Wörtliche Interpretation: LLMs neigen dazu, Text wörtlich zu interpretieren, was zu Missverständnissen führen kann, wenn der Text Sarkasmus, Ironie oder andere Formen von Subtext enthält.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

1. Fehlkommunikation: Es besteht das Risiko von Fehlkommunikation, insbesondere in nuancierten oder sensiblen Gesprächen, in denen der Subtext entscheidend ist.
2. Eingeschränkte Kreativität: LLMs könnten Schwierigkeiten haben, kreative oder nuancierte Inhalte zu generieren, die für ihre Wirkung auf Subtext angewiesen sind.
3. Unfähigkeit, Sarkasmus oder Witze zu erkennen: Sie könnten sarkastische oder humorvolle Bemerkungen wörtlich nehmen, was zu unangemessenen Antworten führt.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Klare und direkte Kommunikation: Benutzer ermutigen, klar und direkt zu kommunizieren, um das Risiko von Fehlinterpretationen zu minimieren.
2. Training auf nuancierter Sprache: Wenn möglich, das LLM auf Datensätzen trainieren, die Beispiele für Subtext enthalten, um seine Erkennungsfähigkeiten zu verbessern.
3. Menschliche Aufsicht: Ein System implementieren, bei dem menschliche Operatoren eingreifen können, wenn das Gespräch nuanciert oder sensibel wird.

Einschränkung 6: LLMs verstehen logisches Denken nicht wirklich

Was bedeutet das und warum?

LLMs verstehen tatsächlich keine Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge in der Welt. Manchmal geben sie Antworten zu Ursachen und Wirkungen, die richtig erscheinen, aber sie erfassen nicht wirklich die zugrunde liegenden Gründe, warum diese Ursache-Wirkungs-Beziehungen existieren.

Der Kernpunkt ist, dass diese Modelle, wenn sie Kausalität korrekt behandeln, dies nicht tun, weil sie die kausalen Mechanismen aus Daten gelernt haben. Stattdessen liegt es daran, dass die Texte, auf denen sie trainiert wurden, Darstellungen enthalten, die explizit kausale Verknüpfungen zwischen Konzepten herstellen. Die Modelle haben diese dargestellten Beziehungen also nur auswendig gelernt, nicht aber die kausalen Muster eigenständig in den Daten entdeckt. Sie sind nur sehr gute „Papageien“, wenn es darum geht, kausale Fakten aus ihren Trainingsdaten nachzusprechen (Zečević et al., 2023).

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

Dies wirft ernste Probleme für die Verwendung dieser Modelle in wichtigen realen Anwendungen auf, die robustes kausales Denken erfordern – wie automatisierte Entscheidungssysteme, Planungswerkzeuge oder medizinische Diagnoseassistenten. Da ihnen ein wirkliches Verständnis der zugrunde liegenden Ursachen fehlt, neigen sie dazu, Verzerrungen und Inkonsistenzen aus ihren Trainingsdaten zu wiederholen.

Darüber hinaus wird es wahrscheinlich äußerst schwierig sein, diese „kausalen Papageien“-Sprachmodelle dazu zu bringen, ihre scheinbare Fähigkeit zum kausalen Denken auf völlig neue Themenbereiche zu übertragen.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Erwartungen managen: Die Einschränkungen von LLMs als „kausale Papageien“ anerkennen und ihre Ausgaben nicht so behandeln, als würden sie tiefes kausales Denken demonstrieren. Klar kommunizieren, dass ihre Antworten auf statistischen Mustern in Daten basieren, nicht auf einem angeborenen Verständnis von Ursache und Wirkung.
2. LLM-Ausgaben als unterstützende Werkzeuge nutzen, nicht als endgültige Entscheidungen: LLM-Generierungen als nützliche Ausgangspunkte oder unterstützende Beweise behandeln, aber menschliche Experten diese kritisch bewerten und endgültige Entscheidungen treffen lassen, insbesondere bei Entscheidungen mit hohem Risiko, die kausales Denken erfordern.
3. Fokus auf enge, datenreiche Domänen: LLMs können in spezialisierten Bereichen, in denen bereits riesige Mengen kuratierter Daten vorhanden sind, die kausales Wissen kodieren, zuverlässigere „kausale Papageien“-Fähigkeiten aufweisen.
4. Hybride Ansätze verfolgen: Die Ausgabe von LLMs mit anderen KI-Komponenten kombinieren, die tiefere kausale Modellierung bieten können, wie z.B. constraints-basierte oder neuronale Kausalmodelle, die aus Interventionsdaten gelernt wurden.
5. Nicht überbeanspruchen: Sehr vorsichtig sein, wenn man behauptet, ein LLM zeige allgemeine kausale Denkfähigkeiten, basierend auf engen Benchmarks, die nur Eigenheiten seiner Trainingsdaten widerspiegeln könnten.

Einschränkung 7: LLMs können Vorurteile und Stereotype verstärken

Was bedeutet das und warum?

Das bedeutet, dass LLMs die Vorurteile, Verzerrungen oder Stereotype, die in den Trainingsdaten vorhanden sind, widerspiegeln und verstärken können. Dies geschieht, weil:

• Datenrepräsentation: Wenn die Trainingsdaten voreingenommene Sprache oder Beispiele enthalten, wird das LLM diese Verzerrungen wahrscheinlich lernen und reproduzieren.
• Mangel an vielfältigen Perspektiven: Unzureichende Repräsentation verschiedener Perspektiven in den Trainingsdaten kann zu einer eingeschränkten und potenziell voreingenommenen Weltsicht führen.
• Unbewusste Verzerrungen: Die Ersteller der Trainingsdaten und des Modells selbst können unbewusste Vorurteile haben, die unbeabsichtigt in die Antworten des Modells einfließen.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

1. Ungerechte Darstellung: Bestimmte Gruppen oder Einzelpersonen können aufgrund der Verzerrungen in den Modellantworten falsch dargestellt oder marginalisiert werden.
2. Ethische Bedenken: Es gibt ethische Implikationen hinsichtlich Fairness, Gleichheit und dem Potenzial für Schaden durch verzerrte Ausgaben.
3. Rechtliche und Compliance-Risiken: Verzerrte Ausgaben können zu rechtlichen Problemen führen, insbesondere in Sektoren, die durch Antidiskriminierungsgesetze gebunden sind.
4. Öffentliches Vertrauen: Die Glaubwürdigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Technologie kann untergraben werden, wenn sie als voreingenommen wahrgenommen wird.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Vielfältige Trainingsdaten: Sicherstellen, dass die Trainingsdaten vielfältig sind und verschiedene Kulturen, Geschlechter, Altersgruppen und soziale Hintergründe repräsentieren.
2. Erkennung und Minderung von Verzerrungen: Algorithmen und Prozesse implementieren, um Verzerrungen in den Trainingsdaten und Modellausgaben zu erkennen und zu mindern.
3. Regelmäßige Audits: Regelmäßige Audits der Modellausgaben durchführen, um aufkommende Verzerrungen zu identifizieren und zu korrigieren.
4. Transparenz: Transparent über die Einschränkungen und potenziellen Verzerrungen des Modells gegenüber Benutzern und Interessengruppen sein.

Einschränkung 8: LLMs können die Privatsphäre verletzen

Was bedeutet das und warum?

Das Potenzial großer Sprachmodelle (LLMs), die Privatsphäre zu verletzen, bezieht sich auf ihre Fähigkeit, persönliche Informationen aus Texteingaben zu erschließen und preiszugeben, was zu Datenschutzverletzungen führen kann. Dies ist bedeutsam, weil LLMs mit ihren fortschrittlichen Inferenzfähigkeiten unstrukturierten Text analysieren und sensible persönliche Merkmale wie Standort, Einkommen und Geschlecht mit hoher Genauigkeit ableiten können (Staab et al., 2023).

Der Grund dafür liegt im umfangreichen Training der Modelle auf vielfältigen Datensätzen, das es ihnen ermöglicht, Muster zu erkennen und Vorhersagen basierend auf subtilen Hinweisen im Text zu treffen. Darüber hinaus erhöht die Verbreitung von LLMs in verschiedenen Anwendungen, wie Chatbots, das Risiko von Datenschutzverletzungen durch scheinbar harmlose Interaktionen.

Was sind die Auswirkungen in der Praxis?

1. Erhöhte Überwachung: Es besteht das Risiko erhöhter Überwachung, da personenbezogene Daten abgeleitet und möglicherweise von böswilligen Akteuren missbraucht werden können.
2. Datenlecks: Datenschutzverletzungen können zu Datenlecks führen, die Personen Identitätsdiebstahl und anderen Cyberkriminalität aussetzen.
3. Vertrauensverlust: Der Vertrauensverlust in digitale Plattformen und Dienste, die LLMs nutzen, da Benutzer befürchten könnten, dass ihre persönlichen Daten nicht sicher sind.
4. Rechtliche und Compliance-Probleme: Organisationen können mit rechtlichen Herausforderungen und Strafen für die Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO konfrontiert werden.

Wie geht man in der Praxis damit um?

1. Verbesserte Anonymisierungstechniken: Entwicklung und Implementierung robusterer Textanonymisierungsmethoden, um personenbezogene Daten vor Inferenz zu schützen.
2. Verbesserte Modellausrichtung: LLMs so ausrichten, dass sie die Generierung oder Inferenz von datenschutzsensiblen Informationen verhindern, mit Fokus auf ethische Richtlinien und datenschutzfreundliche Ausgaben.
3. Regulatorische Aufsicht: Stärkung der Vorschriften zur Regelung des Einsatzes von LLMs und Sicherstellung, dass sie mit einem „Privacy by Design“-Ansatz entwickelt werden.
4. Transparente KI-Praktiken: Förderung von Transparenz in KI-Praktiken, einschließlich der Art und Weise, wie Daten verwendet und geschützt werden.
5. Technische Innovationen: Erkundung neuer Technologien und Methoden, die die Privatsphäre verbessern, wie differenzielle Privatsphäre und föderiertes Lernen.
6. Ethische KI-Entwicklung: Förderung der Entwicklung von LLMs mit einem starken ethischen Rahmen, der die Privatsphäre und Datensicherheit der Benutzer priorisiert.

Fazit

Haben Sie alle besprochenen Einschränkungen verstanden? Hier ist eine Zusammenfassung der Einschränkungen von LLMs für Sie:

1. LLMs können nicht alles auf einmal verarbeiten
2. LLMs behalten keine Informationen zwischen Interaktionen
3. LLMs können ihre Wissensbasis nicht in Echtzeit aktualisieren
4. LLMs können manchmal Dinge sagen, die keinen Sinn ergeben
5. LLMs verstehen keinen Subtext
6. LLMs verstehen logisches Denken nicht wirklich
7. LLMs können Vorurteile und Stereotype verstärken
8. LLMs können die Privatsphäre verletzen

Indem Sie diese Einschränkungen erkennen und aktiv managen, können Sie einen informierteren und ethischeren Einsatz von LLMs in verschiedenen Anwendungen fördern, Vertrauen aufbauen und ihr potenzielles Nutzen in verschiedenen Bereichen maximieren.

Referenzen

Staab, R., Vero, M., Balunovic, M., & Vechev, M. (2023). Beyond memorization: Violating privacy via inference with large language models. [Preprint]. https://arxiv.org/abs/2310.07298

Zečević, M., Willig, M., Dhami, D. S., & Kersting, K. (2023). Causal parrots: Large language models may talk causality but are not causal. Transactions on Machine Learning Research. https://arxiv.org/abs/2308.13067

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