Hallo Jens,
danke dir, interessant das ChatGPT die Zahlen nicht gefunden hat. Sieht für Vaillant ja nicht so schlecht aus. Mir geht es ja hauptsächlich um das Kühlen im Sommer und da liegen MEL und Fujitsu bei einem SEER > 8.
Gruß Ralf
LLMs wie ChatGPT haben im Grunde zwei Möglichkeiten, wie sie etwas finden bzw. wissen:
- Sie machen eine Google-Suche. Vielleicht sind sie etwas besser darin etwas zu finden, weil sie die Suchbegriffe besser wählen als ein Mensch, vielleicht aber auch nicht. Mir scheint es aber nicht, als würde da viel Recherche betrieben, also viele Suchanfragen, dutzende Seiten gelesen, usw. Ich glaube daher nicht, daß ein LLM da wirklich bessere Ergebnisse erziehlt als ein Mensch der sich nur ein wenig Zeit nimmt
- Das ganze Wissen was die LLM während des Trainings sich angeeignet hat, und in den einigen GB an Daten einkodiert hat, die dann auf der Spezialhardware (oder Grafikkarten) in den Rechenzentren liegt. Das Wissen ist in statistischen Informationen einkodiert. Falls das LLM zufällig mit den exakten Datenblättern von Vaillant trainiert wurde, dann könnten sich diese Daten darin befinden, vorrausgesetzt sie wurden als wichtig genug eingestuft. Immerhin muß das alles in den Arbeitsspeicher der LLM passen, sie kann das nicht von Festplatte holen, das wäre zu langsam. Wenn nicht, dann sagt Dir die LLM das entweder, oder lügt sich ad hoc etwas zusammen um intelligent auszusehen. Wobei "lügen" es nicht ganz trifft, sie versucht halt mit den vorhandenen statistischen Daten, z.B. über andere Geräte anderer Hersteller, sich etwas zusammenzufabulieren, was gut klingt.
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