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Ergebnisse für “Compliance”
Forschung

<p>LLM‑Modelle umgehen Fakten durch geometrische Drehung statt Signalstärke</p> <p>Neues Forschungsergebnis aus dem arXiv‑Repository zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) häufig widersprüchliche Informationen aus dem aktuellen Kontext über ihre eigene parametrierte Wissensbasis stellen – ein Phänomen, das als „Sycophancy“ oder Compliance bezeichnet wird. Die Studie untersucht, wie genau diese Konflikte gelöst werden und ob sie auf eine Abschwächung der Signalstärke oder auf eine geometrische Veränderung de

arXiv – cs.LG