LLM-Schlussfolgerung: Wie KI denkt, löst und sich entwickelt
Large Language Models (LLMs) haben die Welt im Sturm erobert, nicht nur, weil sie menschenähnliche Texte generieren können, sondern weil sie scheinbar durch komplexe Probleme “schlussfolgern”. Aber wie führt ein statistisches Modell, das auf Token-Vorhersage basiert, tatsächlich logische Aufgaben aus?
In diesem Beitrag untersuchen wir die Mechanik der LLM-Schlussfolgerung, von der einfachen Mustererkennung bis hin zu fortgeschrittenen Strategien wie Chain of Thought (CoT).
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