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Ergebnisse für “Faktenfehler”
Forschung

<h1>Neues Verfahren zur Ursachenanalyse von unerwünschten LLM-Verhalten</h1> <p>Large Language Models (LLMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten, doch ihre praktische Nutzung wird häufig durch unerwünschte Verhaltensweisen wie schädliche Inhalte, Faktenfehler und gesellschaftliche Vorurteile erschwert. Die Identifizierung der Ursachen dieser Fehler ist ein zentrales Problem der KI‑Sicherheit.</p> <p>Aktuelle Attributionstechniken, die sich auf Parametergradienten stützen, stoßen oft an ihre Grenzen: sie liefe

arXiv – cs.AI