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Ergebnisse für “Klassifizierung”
Forschung

<h1>Kombinierte Abwehrmechanismen senken Halluzinationen bei Sprach-KI</h1> <p>Sprachmodelle wie GPT-3.5‑turbo und andere große KI‑Systeme neigen dazu, unbelegte Behauptungen zu generieren. Diese „Halluzinationen“ werden als Fehlklassifizierung an der Ausgabeschwelle betrachtet, bei der intern erzeugte Texte fälschlicherweise als evidenzbasiert ausgegeben werden.</p> <p>Um dem entgegenzuwirken, wurde ein zweistufiges System entwickelt: zunächst ein instruktionsbasiertes Ablehnungs‑Prompting, das das Modell

arXiv – cs.AI
Forschung

<p>LLM-MLFFN: Mehrschichtige Fusion von Fahrverhalten für autonome Fahrzeuge</p> <p>Ein neues Modell namens LLM-MLFFN nutzt große Sprachmodelle, um die Klassifizierung von Fahrverhalten autonomer Fahrzeuge zu verbessern. Durch die Kombination von numerischen Zeitreihen und semantischen Beschreibungen aus vortrainierten Sprachmodellen wird die Interpretierbarkeit und Robustheit in komplexen Verkehrsszenarien deutlich erhöht.</p> <p>Das System besteht aus drei Hauptkomponenten: Erstens extrahiert ein mehrschi
arXiv – cs.AI
Forschung

LLMs ermöglichen effiziente Few-Shot-Klassifizierung von Tabellen Die Web‑Welt bietet unzählige strukturierte Daten in Tabellenform – von Produktkatalogen über Wissensdatenbanken bis hin zu wissenschaftlichen Datensätzen. Diese Tabellen unterscheiden sich stark in Struktur und Semantik, was die Entwicklung einer einheitlichen Klassifikationsmethode erschwert. Gleichzeitig werden große Sprachmodelle (LLMs) immer stärker in Web‑Infrastrukturen eingesetzt, etwa für semantische Suche. Die zentrale Frage laute
arXiv – cs.AI