Aktives Konzeptlernen: LLMs und Bayessche Updates im Fokus
In der neuesten Studie wird gezeigt, wie ein neuro-symbolischer Bayesscher Lernalgorithmus, der von großen Sprachmodellen (LLMs) generierte Programme nutzt, aktiv Konzepte erlernt. Der Lernprozess wählt gezielt Instanzen aus, um Unsicherheit über zugrunde liegende Regeln zu verringern, und aktualisiert gleichzeitig die Hypothesen mittels Bayesscher Gewichtung.
