Der Zuverlässigkeitsengpass von LLMs: Vier Strategien zum Aufbau von KI-Produkten

Dieser Artikel untersucht die inhärente Unzuverlässigkeit von Large Language Models (LLMs) und deren Auswirkungen auf den Aufbau von KI-Produkten. Die Ausgaben von LLMs weichen oft erheblich vom beabsichtigten Ergebnis ab, und diese Unzuverlässigkeit ist besonders ausgeprägt bei Aufgaben, die mehrstufige Aktionen und die Verwendung von Tools beinhalten. Die Autoren argumentieren, dass sich diese grundlegende Unzuverlässigkeit kurz- bis mittelfristig wahrscheinlich nicht wesentlich ändern wird. Es werden vier Strategien zur Bewältigung der Varianz von LLMs vorgestellt: Systeme, die ohne Benutzerverifizierung arbeiten (die Determinismus oder eine „ausreichend gute“ Genauigkeit anstreben), und Systeme, die explizite Verifizierungsschritte integrieren (Benutzerverifizierung oder Verifizierung auf Anbieterseite). Jede Strategie hat ihre Stärken, Schwächen und anwendbaren Szenarien; die Wahl hängt von den Fähigkeiten und Zielen des Teams ab.