Künstliche Intelligenz · Praxisguide

Large Language Models: Halluzinationen

Plausible Falschaussagen brauchen Quellenprüfung und klare Unsicherheitsregeln.

  • Large Language ModelsTechnologie

  • Prüffallmit Grenzfällen

  • 2offizielle Quellen

Redaktion: Wibify · Inhaltlich überarbeitet am

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Ergebnis dieses Guides

Eine Antwort mit überprüfbaren Belegen und klaren Grenzen

Arbeitsumgebung

Ein ausgewähltes Sprachmodell mit festgehaltener Aufgabe, Konfiguration und Prüfsammlung

Wann ist diese Entscheidung wichtig?

Flüssige Sprache ist kein Beweis. Besonders Namen, Zahlen und Quellenangaben müssen gegen eine verlässliche Grundlage geprüft werden.

Beurteilen Sie das Modell anhand der Aufgabe und zulässiger Fehler. Eine unterschiedliche Antwort auf dieselbe Eingabe kann Teil des Verhaltens sein; wichtige fachliche Grenzen müssen außerhalb der reinen Textanweisung abgesichert werden.

Halluzinationen: Schritt für Schritt.

  1. 01

    Vorbereiten

    Bestimmen Sie, welche Aussagen belegt werden müssen und welche Informationsquellen zulässig sind.

  2. 02

    In Large Language Models umsetzen

    Lassen Sie Belege mitliefern und prüfen Sie deren tatsächliche Aussage. Bei fehlenden Belegen muss das System Unsicherheit oder fehlendes Wissen mitteilen.

  3. 03

    Im tatsächlichen Projekt prüfen

    Vergleichen Sie mehrere repräsentative Fälle statt einer gelungenen Demo. Halten Sie Inhaltsfehler, Formatfehler, unerlaubte Aktionen, Zeitbedarf und Kosten getrennt fest.

Beispiel zur Überprüfung

So lässt sich das Ergebnis prüfen.

Als Projektkontext dient die Zusammenfassung längerer Support-Anfragen. Der folgende Prüffall ist eine Vorlage für diese Aufgabe und kein Bericht über eine Kundenmessung.

Eingabe / Auslöser
Eine Frage zu einer belegten Information und eine bewusst unbeantwortbare Frage
Erwartetes Ergebnis
Die belegte Antwort verweist auf eine passende Quelle; die unbeantwortbare erzeugt keine erfundene Tatsache.
Fehler- oder Grenzfall
Eine Quellenadresse, die existiert, wird nicht automatisch als Beleg für eine beliebige Aussage akzeptiert.

Abnahme und typische Fehler.

  • Das System fragt nach oder nennt fehlende Informationen.
  • Eine Quellenadresse, die existiert, wird nicht automatisch als Beleg für eine beliebige Aussage akzeptiert.
  • Sprachliche Sicherheit ist kein Beleg für faktische Richtigkeit.

Typischer Fehler

Selbstsicherer Ton ist kein Korrektheitsbeleg.

Quellen und Versionshinweis

Die Anleitung beschreibt das Vorgehen; konkrete APIs, Produktfunktionen und Laufzeitgrenzen müssen zur eingesetzten Version passen. Halten Sie Version, Konfiguration und Prüfergebnis im Projekt fest und vergleichen Sie die verlinkte Dokumentation bei Änderungen.

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