Compartmentalised Agentic Reasoning for Clinical NLI

<p>Eine neue Studie von Forschern aus dem Bereich der klinischen Sprachverarbeitung hat gezeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) zwar über umfangreiches medizinisches Wissen verfügen, aber bei der Anwendung dieses Wissens in komplexen Schlussfolgerungen stark zu wünschen übrig lassen. Durch die Entwicklung eines speziellen Benchmarks für klinische Natural Language Inference (NLI) konnten die Autoren die Grenzen der aktuellen Modelle eindeutig nachweisen.</p>

Gemini API File Search: The Easy Way to Build RAG

LLMs replizieren menschliche Kooperation in Spieltheorie-Experimenten

Neues Audit-Framework prüft Repräsentativität von Fragen in Online-Diskussionen

KnowThyself: Chat-basierte Agentenhilfe für verständliche LLM-Analyse

LLMs spiegeln Kulturwerte: Einfluss von Prompt-Sprache und kultureller Perspektive