KI & ML · 29. Okt.
Menschliche Sprache könnte das physikalische Denken von LLMs prägen – bis hinein in Wasserstoffbrücken-Fallen
Eine arXiv-Studie zeigt, dass 28 Modelle molekulare Konformere gut einordnen können – bis chemische Fachwörter ihre Intuition in die falsche Richtung lenken.
- Testen Sie LLMs an Fällen, in denen vertraute wissenschaftliche Heuristiken scheitern, nicht nur anhand der durchschnittlichen Benchmark-Leistung.
- Behandeln Sie flüssige chemische Erklärungen als Hypothesen, bis sie quantitative Gegenbeispiele überstehen.
- Achten Sie darauf, ob Modelle aus Koordinaten schließen oder aus Sprachmustern, die sie in wissenschaftlichen Texten gelernt haben.