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Ergebnisse für “Evaluationsmethoden”
Forschung

Bewertung der Edit-Localität in LLMs: Sind die Tests wirklich aussagekräftig?<br/><p>In der schnell wachsenden Forschung zu LLM‑Modelle wird das „Model Editing“ immer populärer, um Wissen effizient zu aktualisieren. Dabei gilt es, die Wirksamkeit der Änderungen mit der Beibehaltung bestehender Informationen zu balancieren – ein Konzept, das als Edit‑Localität bezeichnet wird.</p><p>Die aktuelle Studie zeigt, dass die gängigen Evaluationsmethoden für Edit‑Localität nicht ausreichend sind. Sie beleuchten drei

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neue Studie liefert Leitfaden für nutzerzentrierte XAI-Entwicklung</p> <p>Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Alltag wächst der Wunsch nach Systemen, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch verständlich sind. Explainable AI (XAI) soll dabei helfen, Entscheidungen und Vorhersagen nachvollziehbar zu machen. Bisher konzentrieren sich die Evaluationsmethoden jedoch zu stark auf technische Aspekte und berücksichtigen die Bedürfnisse der Endnutzer nicht ausreichend.</p> <p>In dieser Arbeit werden 65 N

arXiv – cs.AI