LLMs sind keine Weltmodelle

Einführung:

Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erregt. Sie sind in der Lage, menschenähnliche Texte zu generieren und auf komplexe Anfragen zu reagieren. Doch trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten gibt es grundlegende Einschränkungen, die ihre Eignung als Weltmodelle in Frage stellen. In diesem Artikel werden wir die Grenzen von LLMs untersuchen und Beispiele anführen, die diese Behauptung untermauern.

Die Grenzen von LLMs:

LLMs basieren auf der Verarbeitung und Vorhersage von Texten, ohne ein echtes Verständnis der Welt zu haben. Sie sind darauf optimiert, Muster in Daten zu erkennen, was bedeutet, dass sie oft keine tiefere Einsicht in die Konzepte haben, die sie beschreiben. Dies führt zu Fehlern, wenn sie mit komplexen oder neuartigen Situationen konfrontiert werden.

Beispiel 1: Schach:

Ein Freund von mir, der ein besserer Schachspieler ist, spielte gegen ein neu veröffentlichtes LLM. Während er gute Züge machte, die das LLM nicht kannte, verlor das Modell schnell den Überblick über den Spielstand. Dies zeigt, dass LLMs nicht in der Lage sind, die physische Realität eines Schachspiels zu erfassen, was für das Verständnis und die Durchführung von Zügen entscheidend ist.

Beispiel 2: Bildbearbeitung:

Ein weiteres Beispiel ist die Bildbearbeitung. Bei der Verwendung des „Normalen Mischmodus“ in Programmen wie Krita kann ein LLM nicht korrekt erklären, wie Farben mathematisch gemischt werden. Es behauptet, dass Farben nicht durch mathematische Formeln gemischt werden, was fundamental falsch ist. Dies zeigt, dass LLMs grundlegende Konzepte der Informatik nicht verstehen.

Die Notwendigkeit eines Weltmodells:

Um komplexe Aufgaben zu bewältigen, benötigen Systeme ein Weltmodell, das ihnen hilft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten zu verstehen. LLMs lernen zwar einige Dinge über die Welt, jedoch geschieht dies oft zufällig und nicht durch gezielte Anstrengungen. Dies führt zu einer unzuverlässigen Leistung, insbesondere in neuen oder komplexen Kontexten.

Fazit:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten nicht als Weltmodelle fungieren können. Sie sind in ihrer Funktionalität begrenzt und können nicht die Art von Verständnis bieten, die für die Entwicklung von allgemeiner künstlicher Intelligenz erforderlich ist. Zukünftige Fortschritte in der KI müssen sich auf die Entwicklung von Systemen konzentrieren, die in der Lage sind, echte Weltmodelle zu erstellen.

Quellenliste:

• Quelle: LLMs sind keine Weltmodelle
• Krita
• Alpha Compositing