LLMs scheitern spektakulär bei Nischenwissen: Eine Brachiosaurus-Fallstudie

Ein Blogbeitrag deckt die kritischen Mängel großer Sprachmodelle (LLMs) auf, wenn es um spezialisiertes Wissen geht. Am Beispiel der Taxonomie der Gattung Brachiosaurus zeigt der Autor die erheblichen Fehler von ChatGPT bei der Beantwortung relevanter Fragen. Diese Fehler sind nicht nur sachliche Ungenauigkeiten, sondern werden auch auf eine täuschend plausible Weise präsentiert. Dies unterstreicht, dass LLMs nicht allwissend sind und ihre Ergebnisse in Bereichen ohne robuste Datenunterstützung unzuverlässig sind. Benutzer benötigen Fachwissen, um Wahrheit von Falschheit zu unterscheiden. Der Autor warnt vor blindem Vertrauen in die Ergebnisse von LLMs und empfiehlt, die Antworten zu überprüfen.