In den letzten Jahren haben Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 bemerkenswerte Fortschritte erzielt und vielfach Benchmarks überschritten, die zuvor von Menschen entwickelt wurden. Doch LLMs stoßen weiterhin an Grenzen, die in der wissenschaftlichen Diskussion zunehmend Gegenstand sind. In einer Studie von Yulong Chen et. al. wird untersucht, ob und wie ein LLM seine eigenen Schwächen erkennen kann. Hierzu wird ein neuer Evaluierungsansatz vorgestellt, der LLMs dazu auffordert, ihre Fehler...
Tender Weakness: Was LLMs nicht beantworten können – ein Self-Challenge Framework
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