Veränderungen sichtbar machen

Drift beschreibt systematische Veränderungen im Verhalten eines Modells bei vergleichbaren Eingaben, Aufgaben oder Rahmenbedingungen.

Analysiert werden Stabilität, Prioritätsverschiebungen, Antwortvariation und interne Entscheidungslogiken.

Forschungsbereiche

Relevanz für moderne KI-Systeme

Drift beeinflusst Zuverlässigkeit, Vergleichbarkeit, Steuerbarkeit und Sicherheit moderner Sprachmodelle.

Schon kleine Veränderungen können Entscheidungen, Prioritäten und Antworten sichtbar verschieben.

AIReason Forschungsansatz

Drift wird als beobachtbares Systemphänomen untersucht, nicht nur als Fehler, sondern als strukturell analysierbare Veränderung.

Ziel ist nachvollziehbare, messbare Forschung auf Verhaltensebene.

Eine praktische Taxonomie von LLM-Verhaltens-Drift: Kategorien, Auslöser und Evaluierungsleitfaden

Verhalten verändert sich oft schrittweise. Systematische Analyse macht es sichtbar.