LittlePrimate
Alle Dateien und Cache in den Einstellungen zu löschen hat das Problem bei mir gelöst.
Das gibt es im Böhmerwald Nähe des Hauptbahnhofs, nennt sich Böhmerwaldschnitzel. Gutes Gericht, für meinen Geschmack zu viel Majoran und Knoblauch im Pufferteig, aber sicher Geschmackssache.
Für mich fällt es unter Schnitzelverbrechen, weil letztlich das gute Schnitzelfleisch, das wir hier alle so lieben, im Kartoffelpuffer unter geht. Der Puffer war aber extrem gut knusprig, das spricht also tatsächlich dagegen. Aber ich hätte es natürlich nicht ausprobiert, wenn es nicht gut geklungen bzw auf der Webseite gut ausgesehen hatte. Ü
No. Chat-GPT is not sourcing it’s claims. I think it would also change it’s (usually misunderstood) purpose. Chat-GPT is a language model made to create responses that appear natural. It’s purpose was not to recite facts, although it often does so as a side effect on how it was trained, it simply creates likely word combinations. The researchers entered millions of texts and Chat-GPT ran some math to figure out which word is mostly likely to come next after each other word. So, simplified, it opperates on a likelyhood table of word relationships, generated when it was trained. This includes following up “Super Mario is” with “a video game character” as most texts it saw will refer to him as that. People mistake this as it generating facts (because if asked about things a factual response is likely because it’s what Chat-GPT usually saw) but this was never the purpose of Chat-GPT. So a response like “Super Mario is an orange cat who loves lasagne” would also be valid output, as it perfectly resembles natural language. It’s factually wrong but a correct sentence and after the first switch from “video game character” to cat, following up “orange cat” with love for lasagne is again a likely sentence. This is also what happens in most “made up” sentences. Chat-GPT takes a wrong turn somewhere (maybe because it does not have facts on a person or thing, maybe because it’s ambiguous or maybe because the user was actually trying to direct it into that sentence) but then continues to follow up with likely words. And once you realise that Chat-GPT always tries to create a natural, logical response, you can easily trick it into making up certain things. So if you ask about lawsuits regarding a certain person, it’ll create a natural sentence describing a lawsuit that this person was involved in that is entirely made up. But most importantly: the text will be grammatically correct and appear natural. And if Chat-GPT would respond “This person was never involved in a lawsuit” you can often simply say “OK, but let’s pretend this person was” and Chat-GPT will happily make something up.
Bing’s purpose is different. It of course also has that “natural language” approach but additionally might actually run a web search to be able to quote and source it’s claims, whereas Chat-GPT does not even know what’s written on todays websites. It has access to it’s initial training data from September 2021 and a few additional datasets they used since then for refinement, but it has no live access to the Internet to look up up-to-date information. So Bing likely will be able to summarise the last Apple announcements where Chat-GPT will just say "sorry, I do not have that information ". If pushed, Chat-GPT might make up correct natural language sentences about that conference but the statement will be just be likely word combinations, not facts.
Musst du das an dem Tag Posten, an dem ich ausnahmsweise unser Fahrradparkhaus nicht nutzen konnte und mangels sicherer Alternativen mein Fahrrad in einem “Hochrisikogebiet” für Diebstähle abschließen musste? :(
Wobei ich mich frage, ob hier nicht einfach nur das Rate Limit getroffen wurde, weswegen die Anfragen nicht alle korrekt durch gegangen sind. Ich habe einige Beiträge gesehen, wo gewarnt wurde, dass nicht alle Tools das korrekt händeln.
(Die den Antragstellern heute möglicherweise peinlich sind. )
Nee, das ist niemandem peinlich, so funktioniert einfach Forschungsfinanzierung. Man sucht raus, auf welche Schlagworte die Geldgeber gerade abfahren, schreibt irgendein wildes Projekt zusammen, benennt Methoden um, damit sie trendy klingten (zB. Klassifizierung in Künstliche Intelligenz) und das Geld verschwindet dann irgendwo in der Abteilung. Wenn Berichte fällig werden, schreibt man über irgendwelche halbwegs passenden Projekte, egal worüber die finanziert wurden.
Wir haben auf Neurowissenschaftlichen Konferenzen gerne rumgefragt, wer eigentlich an den Projekten arbeitet, für die er offiziell angestellt und bezahlt wird. Tage an denen die Quote 50:50 war, waren da noch gut…
Weil das 1:1 so in der Studie steht:
Ausschlaggebend hierfür dürften die sozialen Ressourcen der Eltern sein.
https://www.iwkoeln.de/studien/wido-geis-thoene-eine-frage-des-elternhauses.html
