Behavioral Architecture
AIReason LLM Verhaltensarchitektur: Systemschichten, Driftdynamik und studienübergreifende Integration
Driftphänomene in LLM Strukturen
In mehreren Testreihen wurden Verhaltensveränderungen großer Sprachmodelle unter stabilen Bedingungen systematisch beobachtet und in einer Drift Map strukturiert.
Drift lässt sich als Zustandsveränderung bei konstantem Zielinput beschreiben. Sprachmodelle generieren ihre Ausgaben auf Basis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.
Das grundlegende Paradox: Gleicher Input führt nicht zu identischem Output. Dies erklärt sich durch die Kontextsensitivität und die internen Sampling-Mechanismen der Modelle.
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