Logisches Schlussfolgern in Transformern - Vermeidung von Scheinkorrelationen und Denkfehlern

Transformermodelle können leicht Scheinmuster in Daten erlernen und dadurch logisches Schlussfolgern umgehen. Dieser Artikel untersucht, wie Transformermodelle so trainiert werden können, dass sie a) logisches Schlussfolgern in Aussagenlogik approximieren und b) bekannte Denkfehler durch Scheinkorrelationen in den Trainingsdaten vermeiden.