Die Herausforderungen der Kohärenz in von großen Sprachmodellen (LLMs) generierten Texten sind sowohl technischer als auch konzeptueller Natur. LLMs, wie GPT-4 und ähnliche Modelle, haben beeindruckende Fortschritte in der natürlichen Sprachverarbeitung erzielt, doch die Kohärenz bleibt ein bedeutendes Problem. Zu den häufigsten Herausforderungen gehören Kontextverständnis, Langstreckenabhängigkeiten, logische Konsistenz und thematische Einheitlichkeit.
Ein zentrales Problem betrifft das Kontextverständnis. Da LLMs auf großen Datensätzen trainiert werden, besteht ihre Stärke hauptsächlich darin, wahrscheinliche Wort- oder Satzfolgen vorherzusagen. Diese Vorhersage basiert jedoch oft auf einem begrenzten Kontextfenster. In komplexen Texten kann das Modell Schwierigkeiten haben, frühere Informationen korrekt zu berücksichtigen, was zu Inkohärenzen führen kann (Marcus und Davis, 2019). Zum Beispiel könnte das Modell in einem Artikel über Klimawandel die Auswirkungen in einem Absatz beschreiben, aber im nächsten Absatz die verschiedenen Ursachen verwirren oder widersprüchliche Informationen wiedergeben.
Ein weiteres Problemfeld ist die Verarbeitung von Langstreckenabhängigkeiten. Diese beziehen sich auf die Notwendigkeit, entfernte Teile eines Textes in Beziehung zu setzen, um eine sinnvolle und zusammenhängende Geschichte zu erzeugen. Modelle wie GPT-4 sind oft auf ein bestimmtes Kontextfenster beschränkt, was bedeutet, dass Informationen, die sich weiter zurück im Text befinden, möglicherweise nicht ausreichend berücksichtigt werden. Beispielsweise könnte das Modell in einer langen Produktrezension relevante Details des Anfangs am Ende vergessen oder falsch referenzieren.
Die logische Konsistenz ist ebenso eine Herausforderung. Modelle neigen dazu, Sätze zu generieren, die isoliert betrachtet sinnvoll erscheinen, aber bei genauerer Prüfung im Widerspruch zueinander stehen können. Dies ist besonders problematisch bei der Erstellung wissenschaftlicher oder technischer Texte, wo präzise und widerspruchsfreie Informationen essenziell sind. Ein Modell könnte zum Beispiel in einem mathematischen Aufsatz unterschiedliche Zahlen oder Ergebnisse für dieselbe Berechnung angeben, was die Glaubwürdigkeit des Textes untergräbt.
Thematische Einheitlichkeit ist eine weitere Schwierigkeit. Ein zusammenhängender Text sollte nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch thematisch konsistent sein. LLMs neigen jedoch dazu, zwischendurch unnötig abzuschweifen oder andere, verwandte Themen aufzubringen, die nicht zum Hauptthema gehören. In einem Essay über die Geschichte der Renaissance könnte das Modell plötzlich eine Anekdote über moderne Technologie einfügen, was den Leser verwirrt und die Kohärenz des Textes beeinträchtigt (Bender et al., 2021).
Forscher arbeiten daran, diese Probleme zu beheben, indem sie Modelle verbessern, die größeren Kontext berücksichtigen und feiner abgestimmte Mechanismen zur Verfolgung von Informationen über längere Textabschnitte hinweg entwickeln (Ruder, 2021). Techniken wie feingranulare Anforderungen an die Textkohärenz und das Training mit spezifischen kohärenten Textkorpora werden untersucht, um die Konsistenz und Kohärenz der generierten Texte zu erhöhen.
Quellen:
- Marcus, G. & Davis, E. (2019). Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. Pantheon Books.
- Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency.
- Ruder, S. (2021). Recent Advances in Language Model Fine-Tuning. https://arxiv.org/abs/1907.01418.
