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Googles PaLM 2 wird besser in Mathe, wenn man das Sprachmodell erst einmal durchatmen lässt.
In einem Paper haben Forschende untersucht, ob sich Sprachmodelle wie GPT-4 oder PaLM 2 als Optimierer eignen, die automatisch Lösungen für vordefinierte Probleme finden, wie zum Beispiel Filmempfehlungen oder das Lösen von Grundschulmathematikaufgaben.
Dabei versuchten die Sprachmodelle, selbstständig die besten Prompts für ihre Aufgabe zu finden. Besonders kurios ist der Prompt, mit dem PaLM 2-L Matheaufgaben besonders gut löste: "Atme tief durch und arbeite Schritt für Schritt an diesem Problem". Ohne Durchatmen sank die Genauigkeit um fast zehn Punkte.
