Halluzinationen in Sprachmodellen: OOD-Ansatz liefert effektive Erkennung
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Ein neues arXiv-Papier zeigt, dass die Erkennung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen durch die Umdeutung als Out‑of‑Distribution‑(OOD)‑Erkennung deutlich verbessert werden kann. Statt auf klassische Frage‑Antwort‑Methoden zurückzugreifen, betrachtet die Studie die Vorhersage des nächsten Tokens als Klassifikationsproblem und wendet dafür bewährte OOD‑Techniken an – mit gezielten Anpassungen für die Struktur von Sprachmodellen.
Das Ergebnis ist ein trainingsfreier, einzelprobenbasierter Detektor, der besonders bei Aufgaben mit komplexem logischem Denken hohe Genauigkeit erzielt. Damit liefert die Arbeit einen vielversprechenden, skalierbaren Ansatz, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI‑Systemen zu erhöhen.
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