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Ergebnisse für “Wissensbasis”
Forschung

Ontologie-gesteuerte Neuro-Symbolik: Sprachmodelle mit mathematischem Wissen Sprachmodelle stoßen in hochspezialisierten Bereichen häufig an ihre Grenzen: Sie neigen zu Halluzinationen, zeigen Schwankungen in der Zuverlässigkeit und fehlen formale Verankerungen. Ein neuer Ansatz untersucht, ob formale Fachontologien diese Schwächen mindern können, indem sie als Wissensbasis für Retrieval-gestützte Generierung dienen. Im Fokus steht die Mathematik, die als Testfeld dient. Durch die Integration der OpenMa
arXiv – cs.AI
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