
Durch Modellierung der Beziehungen zwischen Clustern von Code-Lösungen und Quantifizierung ihrer funktionalen Überlappung kann die beste Lösung effizient identifiziert werden.


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Effiziente Auswahl der besten Lösungen aus Code-Generierungsmodellen durch Funktionsüberlappung-Reranking


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Große Sprachmodelle (LLMs) neigen dazu, Halluzinationen zu erzeugen, d.h. Ausgaben zu produzieren, die vom Benutzerintent abweichen, interne Inkonsistenzen aufweisen oder mit dem Faktenwissen nicht übereinstimmen. Dies kann bei der Bereitstellung von LLMs in einer Vielzahl von Anwendungen riskant sein.


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Erkennung und Bewertung von Halluzinationen in von LLM gesteuerten Code-Generierungen
