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In einer aktuellen Studie von Forschern, die ihre Ergebnisse auf arXiv veröffentlicht haben, wird untersucht, ob große Sprachmodelle (LLMs) wirklich rationale Nutzenmaximierer sind. Dabei steht die Frage im Fokus, ob die von den Modellen angegebenen Wahrscheinlichkeiten tatsächlich ihre inneren Überzeugungen widerspiegeln und ob ihre Entscheidungen konsistent mit einer idealen bayesschen Nutzenmaximierung sind.

Große Denkmodelle (LRMs) sind in der Lage, komplexe Mehrschritt‑Aufgaben zu lösen, leiden jedoch häufig unter ineffizienten Denkprozessen wie Überdenken und Überschießen. Diese Phasen führen zu unnötiger Rechenzeit und können die Leistung sogar verschlechtern.

In der Welt der künstlichen Intelligenz haben große Sprachmodelle (LLMs) in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt und gelten inzwischen als ein vielversprechender Schritt in Richtung künstlicher Allgemeinintelligenz. Durch ihre menschenähnlichen Fähigkeiten werden sie in vielen Bereichen als Assistenten eingesetzt, doch damit einher geht die Frage, ob und unter welchen Bedingungen LLMs wirklich wie echte Menschen denken und handeln.