{"id":13088,"date":"2024-06-25T13:48:10","date_gmt":"2024-06-25T13:48:10","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=13088"},"modified":"2024-06-25T14:13:37","modified_gmt":"2024-06-25T14:13:37","slug":"llms-are-really-bad-at-solving-simple-river-crossing-puzzles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/06\/llms-are-really-bad-at-solving-simple-river-crossing-puzzles\/","title":{"rendered":"LLMs sind wirklich schlecht im L\u00f6sen von einfachen Fluss\u00fcberquerungsr\u00e4tseln"},"content":{"rendered":"<p><strong>Gro\u00dfe Sprachmodelle wie GPT-4o k\u00f6nnen unglaublich komplexe Aufgaben l\u00f6sen, aber selbst die besten Modelle haben mit einigen grundlegenden Denkaufgaben zu k\u00e4mpfen, die Kinder l\u00f6sen k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\n<p>In einem Interview mit CBS sagte der \"Pate der KI\", Geoffrey Hinton, dass KI-Systeme intelligenter sein k\u00f6nnten, als wir wissen, und dass die M\u00f6glichkeit besteht, dass die Maschinen die Macht \u00fcbernehmen k\u00f6nnten.<\/p>\n<p>Auf die Frage nach dem Stand der aktuellen KI-Technologie sagte Hinton: \"Ich denke, wir bewegen uns auf eine Zeit zu, in der wir zum ersten Mal Dinge haben, die intelligenter sind als wir.\"<\/p>\n<p>Der leitende KI-Wissenschaftler von Meta, Yann LeCun, will uns glauben machen, dass wir noch weit davon entfernt sind, dass KI auch nur die Intelligenz eines Hundes\" erreicht.<\/p>\n<p>Welche ist es also?<\/p>\n<p>In dieser Woche haben Nutzer auf X Beispiele f\u00fcr die unglaublichen Codierungsf\u00e4higkeiten von Anthropic <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/06\/anthropic-releases-claude-sonnet-3-5-which-beats-gpt-4o\/\">neu <span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\">Claude<\/span><\/span><\/span> Modell<\/a> Exponate. Andere f\u00fchrten Experimente durch, um zu zeigen, dass KI-Modelle immer noch mit sehr grundlegenden Schlussfolgerungen zu k\u00e4mpfen haben.<\/p>\n<h2>R\u00e4tsel zur Fluss\u00fcberquerung<\/h2>\n<p>Das klassische Fluss\u00fcberquerungsr\u00e4tsel hat mehrere Varianten, aber <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Wolf,_goat_and_cabbage_problem\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Wikipedia-Version<\/a> fasst es folgenderma\u00dfen zusammen:<\/p>\n<p>Ein Bauer mit einem Wolf, einer Ziege und einem Kohlkopf muss mit einem Boot einen Fluss \u00fcberqueren. Das Boot kann nur den Bauern und einen einzigen Gegenstand transportieren. Wenn sie zusammen unbeaufsichtigt bleiben, w\u00fcrde der Wolf die Ziege fressen, oder die Ziege den Kohl. Wie k\u00f6nnen sie den Fluss \u00fcberqueren, ohne dass etwas gefressen wird?<\/p>\n<p>Um die L\u00f6sung zu finden, muss man einige grundlegende \u00dcberlegungen anstellen und verschiedene Szenarien durchspielen, aber das Problem ist nicht besonders schwer zu l\u00f6sen. Wenn Sie ein Mensch sind.<\/p>\n<p>Kann GPT-4o es l\u00f6sen? Wenn Sie das R\u00e4tsel in ChatGPT kopieren und einf\u00fcgen, erhalten Sie die richtige Antwort, aber die Wikipedia-Seite war mit Sicherheit in den Trainingsdaten enthalten.<\/p>\n<p>Was w\u00e4re, wenn wir das R\u00e4tsel viel einfacher machen und es leicht ver\u00e4ndern w\u00fcrden, so dass der LLM sich nicht auf seine Trainingsdaten verlassen kann?<\/p>\n<p>Der britische Mathematikprofessor Sir William Timothy Gowers hat gezeigt, dass die Unf\u00e4higkeit der LLMs, Logik anzuwenden, leicht zu erkennen ist.<\/p>\n<figure id=\"attachment_13099\" aria-describedby=\"caption-attachment-13099\" style=\"width: 1036px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-13099 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT.png\" alt=\"\" width=\"1036\" height=\"1114\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT.png 1036w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT-279x300.png 279w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT-952x1024.png 952w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT-768x826.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT-11x12.png 11w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/River-crossing-puzzle-ChatGPT-60x65.png 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 1036px) 100vw, 1036px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13099\" class=\"wp-caption-text\">ChatGPTs gescheiterter Versuch, ein vereinfachtes Fluss\u00fcberquerungsr\u00e4tsel zu l\u00f6sen. Quelle: <a href=\"https:\/\/x.com\/wtgowers\/status\/1804565549789135256\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">X @wtgowers<\/a><\/figcaption><\/figure>\n<p>Die richtige Antwort auf das R\u00e4tsel ist, dass nur eine Fahrt erforderlich ist. Aber es scheint, als ob ChatGPT versucht, sich an eine Antwort zu erinnern, anstatt einfach das R\u00e4tsel zu durchdenken.<\/p>\n<p>Ist Claude Sonnet 3.5 besser?<\/p>\n<p>Das Experiment von Meta Data Scientist Colin Fraser best\u00e4tigt, dass selbst das f\u00fchrende derzeit verf\u00fcgbare KI-Modell dieses einfache R\u00e4tsel nicht l\u00f6sen kann.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\"><span class=\"noTranslate\" data-no-translation=\"\">Claude<\/span><\/span><\/span> das unm\u00f6gliche Problem \"ein Bauer, ein Schaf, ein Boot\" immer noch nicht l\u00f6sen kann <a href=\"https:\/\/t.co\/TU13wermLZ\">pic.twitter.com\/TU13wermLZ<\/a><\/p>\n<p>- Colin Fraser (@colin_fraser) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/colin_fraser\/status\/1803870308908048695?ref_src=twsrc%5Etfw\">20. Juni 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>Es w\u00e4re vielleicht ein wenig unaufrichtig gewesen, wenn ein Datenwissenschaftler von Meta seine Ergebnisse nicht mit Llama 3 gezeigt h\u00e4tte.<\/p>\n<p>Ich habe Meta AI die gleiche Frage gestellt, und auch sie ist v\u00f6llig falsch.<\/p>\n<figure id=\"attachment_13094\" aria-describedby=\"caption-attachment-13094\" style=\"width: 1362px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-13094 size-full\" src=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle.png\" alt=\"\" width=\"1362\" height=\"696\" srcset=\"https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle.png 1362w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle-300x153.png 300w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle-1024x523.png 1024w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle-768x392.png 768w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle-18x9.png 18w, https:\/\/dailyai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/Llama-3-answer-to-river-crossing-puzzle-60x31.png 60w\" sizes=\"auto, (max-width: 1362px) 100vw, 1362px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-13094\" class=\"wp-caption-text\">Die von Llama 3 betriebene Meta-KI liegt auch bei der L\u00f6sung des Flussr\u00e4tsels falsch. Quelle: Meta<\/figcaption><\/figure>\n<p>Yann LeCun erkl\u00e4rte den Grund f\u00fcr diese Ergebnisse: \"Das Problem ist, dass LLMs keinen gesunden Menschenverstand haben, kein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Welt und keine F\u00e4higkeit zu planen (und zu denken).\"<\/p>\n<p>Stimmt das, oder ist etwas anderes im Spiel?<\/p>\n<p>Was diese Interaktionen offenbaren k\u00f6nnten, ist nicht ein Mangel an logischen F\u00e4higkeiten, sondern vielmehr, wie sehr die Ergebnisse eines LLM von seinen Trainingsdaten beeinflusst werden. Die Antwort von Meta AI, die dies als \"klassisches R\u00e4tsel\" bezeichnet, deutet darauf hin, dass dies der Fall sein k\u00f6nnte.<\/p>\n<p>Die Variationen des Fluss\u00fcberquerungsr\u00e4tsels beziehen sich oft auf die Anzahl der erforderlichen \"Fahrten\". Wenn Sie das R\u00e4tsel stellen, ohne dieses Wort zu verwenden, l\u00f6st das LLM das R\u00e4tsel.<\/p>\n<blockquote class=\"twitter-tweet\">\n<p dir=\"ltr\" lang=\"en\">In der Tat. Wenn es keine Eingabeaufforderung f\u00fcr \"Reisen\" gibt, die Erinnerungen an die fr\u00fcheren L\u00f6sungen so vieler \u00e4hnlicher Probleme weckt, sondern die Eingabeaufforderung \"schnellstm\u00f6glicher Weg\" zusammen mit COT, antwortet es richtig <a href=\"https:\/\/t.co\/E27vBv2y2R\">pic.twitter.com\/E27vBv2y2R<\/a><\/p>\n<p>- AnKo (@anko_979) <a href=\"https:\/\/twitter.com\/anko_979\/status\/1804251359518036429?ref_src=twsrc%5Etfw\">21. Juni 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><script async src=\"https:\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><\/p>\n<p>Diese Experimente waren interessant, aber sie geben keine endg\u00fcltige Antwort auf die Frage, ob KI-Modelle wirklich intelligent sind oder einfach nur Prognosemaschinen.<\/p>\n<p>Die Ergebnisse machen jedoch deutlich, wie empfindlich LLMs auf Trainingsdaten reagieren. Wenn GPT-4o die LSAT-Pr\u00fcfungen meistert, \"denkt\" er dann, um die Antworten auf die Aufgaben zu finden, oder erinnert er sich an sie?<\/p>\n<p>Solange die Ingenieure nicht verstehen, was in den von ihnen geschaffenen KI-Blackboxen vor sich geht, werden die Auseinandersetzungen um X ungel\u00f6st bleiben.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gro\u00dfe Sprachmodelle wie GPT-4o k\u00f6nnen unglaublich komplexe Aufgaben l\u00f6sen, aber selbst die besten Modelle haben mit einigen grundlegenden Denkaufgaben zu k\u00e4mpfen, die Kinder l\u00f6sen k\u00f6nnen. In einem Interview mit CBS sagte der \"Pate der KI\", Geoffrey Hinton, dass KI-Systeme m\u00f6glicherweise intelligenter sind, als wir wissen, und dass es eine Chance gibt, dass die Maschinen die Macht \u00fcbernehmen k\u00f6nnten. 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