Mit dem Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 in unserer täglichen Arbeit, stehen wir vor neuen Herausforderungen. Zwei dieser Herausforderungen sind das sogenannte „Konfabulieren“ und „Halluzinieren“. Beide Phänomene betreffen die Genauigkeit der von LLMs erzeugten Informationen und haben wichtige Implikationen für den praktischen Einsatz unserer KI-basierten Lösungen.
Konfabulieren bezieht sich auf die Tendenz eines LLMs, plausibel klingende, aber inhaltlich ungenaue Informationen zu generieren. Das Modell versucht dabei, Lücken in den verfügbaren Daten zu füllen, indem es Details erfindet, die zwar logisch erscheinen, aber nicht auf verifizierten Fakten basieren. Dieses Verhalten kann zu Antworten führen, die oberflächlich betrachtet korrekt wirken, aber bei genauerem Hinsehen Fehler enthalten.
Im Gegensatz dazu beschreibt Halluzinieren das Phänomen, bei dem ein LLM Informationen erzeugt, die völlig frei erfunden und oft grundlegend falsch sind. Diese „Halluzinationen“ entstehen, wenn das Modell Textsequenzen vorhersagt, die statistisch möglich, aber in der Realität nicht existent sind. Solche Fehler können besonders problematisch sein, da sie zu falschen Schlussfolgerungen oder Empfehlungen führen können.
Für uns als Entwickler von KI-Lösungen ist es entscheidend, diese Herausforderungen zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um sie zu minimieren. Dies bedeutet unter anderem, die Ergebnisse von LLMs kritisch zu hinterfragen und auf ihre Genauigkeit zu prüfen, insbesondere in Bereichen, in denen präzise und verlässliche Informationen unerlässlich sind.
Durch den bewussten Umgang mit diesen Phänomenen stellen wir sicher, dass unsere KI-Systeme unseren Kunden bestmögliche Unterstützung bieten und gleichzeitig die Verlässlichkeit der bereitgestellten Informationen gewährleisten.