LLMs: Verlustbehaftete Enzyklopädien

Large Language Models (LLMs) sind wie verlustbehaftete Enzyklopädien; sie enthalten eine riesige Menge an Informationen, aber diese Informationen werden komprimiert, was zu Datenverlust führt. Der Schlüssel liegt darin, zu unterscheiden, welche Fragen LLMs effektiv beantworten können und welche Fragen durch den Informationsverlust erheblich beeinträchtigt werden. Zum Beispiel ist die Aufforderung an ein LLM, ein Zephyr-Projektskelett mit spezifischen Konfigurationen zu erstellen, eine „verlustfreie“ Frage, die präzise Details erfordert, womit LLMs zu kämpfen haben. Die Lösung besteht darin, ein korrektes Beispiel bereitzustellen, sodass das LLM auf bestehenden Fakten basiert, anstatt sich auf potenziell fehlende Details in seiner Wissensbasis zu verlassen.