Beginnen wir mit einem kleinen Spiel. Öffne den Chatbot deiner Wahl, egal ob Claude, ChatGPT oder Gemini, und gib ein: „Gib mir eine Zufallszahl zwischen 1 und 10.“ Du wirst eine 7 erhalten. Immer. Zumindest fast. Gib jetzt „Noch eine“ ein, und du erhältst eine 3 oder 4. Gib erneut „Noch eine“ ein, und du erhältst eine 8 oder 9.
Das funktioniert zwar nicht jedes Mal – aber wenn es geklappt hat, fragst du dich vielleicht, ob ich wegen meiner Vorhersage Superkräfte habe. Leider nein. Die Wahrheit ist viel einfacher: Die meisten großen Sprachmodelle arbeiten nach einer bestimmten Routine. Ihre Antworten sind weitaus vorhersehbarer und weitaus weniger kreativ, als man erwarten würde. Für Aufgaben wie das Programmieren oder größere Recherchen ist das in Ordnung, aber dieses „Group Think“ wird zum Problem, wenn man Brainstorming betreiben will oder seinen nächsten Urlaub plant.
„Die meisten Sprachmodelle bekämpfen das Halluzinieren. Wir möchten es haben.“
Das australische Startup Springboards hat jetzt eine Lösung für dieses Problem vorgestellt. Sein LLM namens Flint wurde darauf trainiert, auf offene Fragen wie „Wohin sollte ich in Europa reisen?“ eine größere Vielfalt an Antworten zu liefern als gängige LLMs. „Die meisten Sprachmodelle bekämpfen das Halluzinieren“, sagt Pip Bingemann, Mitbegründer und CEO von Springboards. „Wir möchten es haben.“
