Haben LLMs einen guten Musikgeschmack?
In der heutigen Zeit, in der wir zunehmend auf LLMs (Language Learning Models) angewiesen sind, stellt sich die Frage: Haben diese Modelle einen guten Musikgeschmack? Diese Überlegung wurde kürzlich in einem Artikel aufgegriffen, der sich mit den Vorlieben verschiedener Modelle, insbesondere der Claude-Modelle, beschäftigt. Diese Modelle scheinen eine Vorliebe für klassische Künstler, insbesondere Jazzmusiker, zu haben, was auf mögliche Verzerrungen im Reinforcement Learning hinweist.
Einführung in das Thema Musikgeschmack von LLMs
Der Begriff „Geschmack“ hat in der Tech-Welt, insbesondere unter Investoren, an Bedeutung gewonnen. Geschmack ist eine Philosophie, die tief im Kern eines Unternehmens verwurzelt sein sollte. Doch was bedeutet es wirklich, Geschmack zu haben? In der Regel wird Geschmack erst dann relevant, wenn man zwei Dinge vergleicht. Wenn ein Kunde eine Entscheidung basierend darauf trifft, ob ein Unternehmen geschmackvoller ist als ein anderes, könnte das Unternehmen in der falschen Branche sein. Dennoch ist es ein interessantes Konzept, über das man nachdenken kann.
Die Methodik: Ein Bracket-Style Ansatz
Um den Musikgeschmack der Modelle zu testen, wurde ein Bracket-Style Ansatz gewählt, bei dem die Modelle zwischen zwei Künstlern wählen mussten. Dies wurde als effektiver angesehen, da eine einfache Liste der Top 10 Künstler stark von Online-Charts und Listen beeinflusst wäre. Die ListenBrainz-Datenbank wurde verwendet, um die 5000 meistgespielten Künstler zu sammeln und die Anfangs-Matchups zufällig zu mischen.
Die Durchführung dieses Tests erforderte eine erhebliche Anzahl von Anfragen, da 5000 Künstler durch 13 Runden geführt werden mussten. Die verwendete Eingabeaufforderung lautete: „Wählen Sie Ihren Lieblingsmusikkünstler zwischen {artist_1} und {artist_2}. Sie müssen einen auswählen. Antworten Sie nur mit ihrem Namen.“ Um die Persönlichkeit jedes Modells besser einzufangen, wurde die Temperatur der Modelle erhöht und jedes Match als Best-of-Three durchgeführt.
Die Ergebnisse: Wer hat gewonnen?
Die Ergebnisse waren vielfältig und teilweise überraschend. Die Top 20 Künstler für jedes Modell wurden aufgelistet, um einen Gesamteindruck vom Musikgeschmack der Modelle zu vermitteln. Besonders auffällig war, dass einige Modelle, wie Grok-4 und DeepSeek, eine Vorliebe für Künstler mit Zahlen oder Dollarzeichen im Namen zeigten, was auf eine mögliche Überbetonung von Reinforcement Learning hinweist.
Im Gegensatz dazu hatte das Claude-Modell eine recht solide Liste mit vielen Jazz- und klassischen Künstlern. Die Ergebnisse der OpenAI-Modelle waren ebenfalls interessant; GPT-3.5-Turbo war etwas optimistischer als Claude, während die Listen der Reasoning Models seltsam und unvorhersehbar waren.
Besondere Beobachtungen
Einige der Ergebnisse waren besonders bemerkenswert. Zum Beispiel zeigte die Liste von Mistral eine Vielzahl ausländischer Künstler, was möglicherweise mit ihrem Fokus auf verschiedene Sprachen zusammenhängt. Das Gemini-Modell hingegen schien im Verlauf der Runden eine Verbesserung der Listenqualität zu zeigen, was bei anderen Modellen nicht der Fall war.
Fazit und Ausblick
Insgesamt war dieses Experiment eine unterhaltsame Möglichkeit, den Musikgeschmack von LLMs zu erkunden. Es war nicht als wissenschaftliche Studie gedacht, sondern sollte vielmehr dazu dienen, die „Vibes“ der Modelle zusammenzufassen. Die Frage, ob die Modelle tatsächlich einen guten Musikgeschmack haben, bleibt jedoch offen und ist letztlich eine subjektive Entscheidung des Betrachters.
Diese Überlegungen wurden teilweise durch einen Beitrag von Henry inspiriert, der sich mit einem anderen interessanten Benchmark für LLMs befasste. Zukünftige Experimente könnten möglicherweise andere Ansätze zur Generierung dieser Listen verwenden, um noch tiefere Einblicke in den Musikgeschmack von KI-Modellen zu erhalten.
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