Forschung
arXiv – cs.AI
<p>LLMs zeigen feste Entscheidungsbiases – Bandit-Tests enthüllen robuste Muster</p> <p>In einer neuen Untersuchung wurden große Sprachmodelle (LLMs) in klassischen Zweiarm-Bandit-Experimenten getestet. Für jede Bedingung wurden 20.000 Versuche durchgeführt, wobei vier unterschiedliche Decodierungsparameter – Temperatur, top‑p, top‑k und die Standard‑Einstellung – variiert wurden. Unter symmetrischen Belohnungen neigten die Modelle dazu, die Reihenfolge der Arm‑Positionen zu verstärken und sich auf einen ei
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Dieses Thema ist relevant, weil es zeigt, wie sich KI-Produkte, Modelle oder Rahmenbedingungen in der Praxis verschieben.
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Was veraendert sich fuer Nutzer oder Builder konkret?
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