Jetzt zum Kern: Wie entsteht eine Antwort? Das Modell schlägt nicht in einer Datenbank nach. Es erzeugt die Antwort Token für Token und wählt dabei jeweils eine statistisch wahrscheinliche Fortsetzung, berechnet aus Mustern in riesigen Textmengen, mit denen es trainiert wurde.
Beispiel: Nach „Die Kündigungsfrist beträgt“ sind Fortsetzungen wie „drei Monate“ oder „vier Wochen“ statistisch wahrscheinlich. Welche gewählt wird, hängt vom übrigen Kontext ab und enthält Zufall. Deshalb können zwei Durchläufe derselben Frage unterschiedlich ausfallen. Das ist kein Defekt, sondern Konstruktionsprinzip.
Daraus folgen drei Dinge, die Sie nie vergessen sollten: Erstens optimiert das Modell Plausibilität, nicht Korrektheit. Eine flüssige, überzeugende Formulierung ist kein Qualitätsbeweis. Zweitens gibt es kein eingebautes „weiß ich nicht“: Auch ohne passende Muster erzeugt das Modell eine wahrscheinlich klingende Fortsetzung. Drittens gibt es keine interne Quellenangabe, der Sie vertrauen könnten.
Was ist unklar geblieben? Halten Sie es hier fest. Ihre Fragen erscheinen gesammelt auf der Modul- und Startseite und auf Ihrer Ergebnisseite.
