LLM-Hypothesen‑Suche erreicht menschenähnliche Leistung bei Few‑Shot‑Regeln
In einer neuen Studie auf arXiv wird gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) bei der Induktion von Regeln aus wenigen Beispielen fast die gleiche Qualität liefern wie Menschen. Der Ansatz basiert auf einer Hypothesen‑Suche, bei der das Modell mögliche Regelvorschläge generiert und prüft, anstatt direkt ein Programm zu schreiben.
