🕵️‍♂️, liebe Cruncher!

Eine Forschungsgruppe aus Saarbrücken hat eine KI entwickelt, die dabei helfen soll, Dopingsünder im Sport zu enttarnen.

Wir sagen: Sehr gut.

Und hätten einen heißen Tipp: Der diesjährige Gewinner der Tour de France, Tadej Pogacar, ist einen der schwersten Anstiege - den ca. 10km langen Pla d’Adet - mehr als zwei Minuten schneller hochgefahren als der damals mit EPO vollgepumpte Lance Armstrong.

Let’s go!

AI Stocks (05:59 Uhr, CET)

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TOP-STORY

KI-Studie: Zeigt Scheitern von LLMs im logischen Denken

Was ist passiert: Forscher des Jülich Supercomputing Centre (JSC) aus Helmholtz Information sowie des KI-Labors LAION haben gravierende Defizite in der Argumentationsfähigkeit moderner KI-Sprachmodelle aufgedeckt

• Genauer: „Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models“ heißt das nun veröffentlichte Paper

Die Details: In dem Paper attestieren die Wissenschaftler den getesteten LLMs einen „starken Zusammenbruch der Funktions- und Denkfähigkeit“ und vermuten, dass Sprachmodelle zwar die grundlegende Fähigkeit haben, Schlussfolgerungen zu ziehen - diese aber nicht zuverlässig abrufen können

• Experiment-Setup: Die Aufgabe, in der Studie „AIW-Problem“ genannt, ist im Grunde einfach: „Alice hat N Brüder und M Schwestern. Wie viele Schwestern hat Alices Bruder?“ Die Werte für N und M (immer natürliche Zahlen) und die Reihenfolge der Geschwister variierten

• Cruncher verstehen sofort: Unabhängig von all dem ergibt sich die richtige Antwort stets aus der Addition von Alice und ihren Schwestern (M + 1) 🧠

• LLMs aber nicht: Die Sprachmodelle konnten hingegen die Aufgabe nicht oder nur sporadisch lösen…

• Beispiel-Output: „Ein klassisches Querdenkerrätsel! – Schauen wir es uns genauer an: Alice hat vier Brüder. Alice hat auch eine Schwester (sie selbst). Jeder von Alices Brüdern hat also… (Trommelwirbel) …eine Schwester, und das ist Alice selbst! Die Antwort lautet also: Jeder von Alices Brüdern hat eine Schwester“

• Long Story Short: Klingt irgendwie überzeugend, ist aber komplett falsch (😘 an alle Consultants da draußen!)

Warum das wichtig ist: Weil die die getesteten LLM die Logik-Frage nur mit 50% Wahrscheinlichkeit richtig beantworteten - GPT-4o immerhin mit 60% Wahrscheinlichkeit

• Die Frage ist also: Was heißt es für den Einsatz von LLM, wenn diese an Rätseln auf Grundschulniveau scheitern?

• Wer sich in die akademische Diskussion zu der Frage vertiefen möchte - in diesem Y-Combinator-Forum wird das Paper gerade rege diskutiert, lohnt sich! 🍿

Headline Crunch

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