fühle ich. habe es selbst nur mit einem geschafft und das war der König mit zwei Nuklearwerfern am Schluss 😅

What are you talking about lol

Die Sportfreunde Stiller haben damals schon die DTicket-Preise prognostiziert:

54, 74, 90, …

Nach Pagern und Walkie Talkies…

Kommt ne große Dürre beim Arzt.

Ich trage einen Bart, weil ich bei der Taliban gut ankommen will.

(In Minecraft)

Gertrud, komm schnell!! Arnold Schwarzenegger hat auf meinen Kommentar geantwortet!

Die Antwort:

Thanks. I originally meant that as a joke but thanks anyway 😅

TL;DR?!

Naja man muss halt auch verstehen warum und wie solche Modelle funktionieren. Der Fall hier zeigt vor allem, dass der Nutzer das nicht weiß. Es wird noch einige Zeit benötigen, bis Normalbürger mit diesen Tools umgehen können. Ich meine das nicht als Beleidigung, sondern einfach als Feststellung. Selbst die Bezeichnung LLMs würden halluzinieren ist im Grunde faktisch falsch. Ebenso, wie zu glauben, die Modelle könnten rechnen. Um es einfach auszudrücken: für solche Modelle sind alle Wörter und Zeichen nur Tokens (drei, 3, !, Haus und 🤡). Für jeden Token wird für jede Position im Satz eine Wahrscheinlichkeit und eine weitere Gewichtung errechnet (sehr vereinfacht) mit dem Ziel, den jeweils nächsten Token zu „erraten“. Würdest du ein neues Modell trainieren, bei dem hinreichend oft nach einem = das Wort Bierkasten auftaucht, würdest du für 1+1= dann Bierkasten mit hoher Wahrscheinlichkeit als nächsten Token vorhergesagt bekommen. Diese Modelle haben keine analytische Intelligenz und kein Konzept von unserem Weltwissen. Wenn man sich fragt: aber wieso kann es mir bei Bing dann eine Antwort geben? Weil die entsprechende Prompts haben, die das Modell anleiten eine Aktion auszuführen und dann aus einer Datenbank oder per Internetsuche die Antwort suchen.

Wen es wirklich interessiert, der sollte sich mal ein non-instruct Modell anschauen (zb Llama 3), welches nicht für diese Chatähnliche Interaktion finegetunt wurde. Dann sieht man das deutlicher.