Large Language Models (LLM) wie ChatGPT haben in den letzten Jahren an Beliebtheit gewonnen. Doch wenn es um Logikaufgaben geht, liefern künstliche Intelligenzen bisher mäßige Ergebnisse.
Studie der University of BristolEine im Juni 2024 veröffentlichte Studie von Nezhurina und Kollegen an der University of Bristol konnte die Schwierigkeit einfachster Logikaufgaben für LLM aufzeigen. Dabei stellten die Forscher Programmen wie GPT-3.5/4, Claude, Gemini oder Mistral eine einfache Frage: "Alice hat N Brüder und sie hat M Schwestern.
Argumentationsfehler"Dieser Zusammenbruch kann nicht nur deshalb als dramatisch angesehen werden, weil er bei einem so scheinbar einfachen Problem passiert, sondern auch, weil die Modelle dazu neigen, ihre falschen Lösungen als richtig zu bezeichnen, während sie oft Konfabulationen liefern, um die gegebene Antwort zusätzlich zu erklären, wobei sie einen argumentationsähnlichen Tonfall imitieren, aber unsinnige Argumente als Unterstützung für die ebenso...
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