Das Apple-Papier unterstreicht die Grenzen von Large Language Models (LLMs) in der Problemlösung und betont, dass diese Modelle nicht zuverlässig Algorithmen ausführen können, wenn die Komplexität steigt.
Kritikpunkte an dem Apple-Papier reichen von trivialen Einwänden bis zu interessanten, jedoch bleibt keine der Widerlegungen überzeugend.
Große Modelle verbessern sich manchmal durch spezifisches Training, bieten jedoch keine Garantie für konsistente Leistungen in verschiedenen Szenarien.
Der Einsatz von Code für Problemlösung zeigt den Vorteil von neurosymbolischem Ansatz, aber verweist auf das Fehlen konzeptuellen Verständnisses bei LLMs.
Das Thema, dass LLMs schlecht generalisieren, ist nicht neu, aber die aktuelle Diskussion bringt es ins breite Bewusstsein.
Get notified when new stories are published for "🇩🇪 Hacker News Deutsch"