Misconceptions about LLM's

Expanded List (English Translation): LLMs as Search Engines Misconception: LLMs can be used like Google or Bing to provide current or reliable information. Reality: LLMs are not search engines; they

Common Misconceptions about LLM's

• LLMs are Search Engines Misconception: LLMs can be used like Google or Bing to provide current or reliable information. Reality:

  • LLMs are not search engines; they provide answers based on their training data, which may be outdated.

  • They sometimes "hallucinate" information when they lack a suitable answer, leading to inaccurate or fabricated facts.

• LLM Outputs Are Facts Misconception: Responses from LLMs are always accurate and based on verifiable facts. Reality:

  • LLMs may provide faulty, outdated, or fabricated information, especially if the training data is inaccurate or incomplete.

• Prompts Are Reproducible Misconception: The same prompt always produces the same response. Reality:

  • LLMs may produce different results for the same prompt depending on context, model version, or internal probabilities.

• Facts and Sources Are Traceable Misconception: LLMs always provide traceable facts with citations. Reality:

  • LLMs rarely cite sources, and the information provided is often unverifiable. Users must validate the information themselves.

• LLMs Understand Language Like Humans Misconception: LLMs have a true understanding of language, meaning, or intent. Reality:

  • LLMs analyze patterns in data without actual awareness or understanding.

  • They "understand" words only in relation to other words, not in relation to the real world.

• Infallible Intelligence Misconception: LLMs are always correct and provide "the best" answer. Reality:

  • LLMs are not infallible. They operate on probabilities and can make mistakes, draw illogical conclusions, or reproduce unethical content found in their training data.

• LLMs Are Omniscient Misconception: LLMs know all the world's information. Reality:

  • LLMs are only as good as the data they were trained on. They cannot provide information that is not included in their dataset.

• Using LLMs as Experts in Every Field Misconception: LLMs are experts in medicine, law, technology, or other specialized fields. Reality:

  • LLMs may sound convincing but lack professional training. Their responses in specialized areas should always be critically examined.

• LLMs Cannot Be Biased Misconception: AI is neutral and free from bias. Reality:

  • LLMs can inherit biases from their training data and may amplify them in their responses, necessitating careful monitoring and adjustment.

• LLMs Can Think Independently Misconception: LLMs can think creatively, make decisions, or plan independently. Reality:

  • LLMs generate responses based on probabilities and cannot make original, conscious decisions.

• LLMs Are Fully Developed Products Misconception: An LLM can be used perfectly in any environment straight out of the box. Reality:

  • Many use cases require fine-tuning, additional data, and specific optimizations for effective operation.

• LLMs Will Replace Human Workers Misconception: LLMs will soon make all creative and analytical professions obsolete. Reality:

  • LLMs are tools to assist human work, not replace it entirely. Critical thinking, contextual understanding, and empathy remain human domains.

• Safety and Ethics Are Automatically Guaranteed Misconception: LLMs are inherently safe and free from harmful behavior. Reality:

  • LLMs can be misused (e.g., for disinformation) or have unintended negative impacts if not properly monitored.

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Deutsche Version

Verbreitete Missverständnisse

• LLM-Ergebnisse sind Fakten Missverständnis: Antworten von LLMs sind immer korrekt und basieren auf überprüfbaren Fakten. Realität:

  • LLMs können fehlerhafte, veraltete oder erfundene Informationen liefern, insbesondere wenn die Trainingsdaten ungenau oder unvollständig sind.

• Prompts sind reproduzierbar Missverständnis: Gleicher Prompt ergibt immer die gleiche Antwort. Realität:

  • LLMs können je nach Kontext, Modellversion oder internen Wahrscheinlichkeiten unterschiedliche Ergebnisse für denselben Prompt liefern.

• Fakten und Quellen sind nachvollziehbar Missverständnis: LLMs liefern immer nachvollziehbare Fakten mit Quellenangaben. Realität:

  • LLMs zitieren selten Quellen, und die angegebenen Informationen sind oft nicht überprüfbar. Zusätzliche Validierung durch den Nutzer ist notwendig.

• LLMs als Suchmaschinen Missverständnis: LLMs können wie Google oder Bing verwendet werden, um aktuelle oder verlässliche Informationen zu liefern. Realität:

  • LLMs sind keine Suchmaschinen; sie liefern Antworten basierend auf ihrem Trainingsdatensatz, der möglicherweise veraltet ist.

  • Sie erfinden ("halluzinieren") manchmal Informationen, wenn sie keine passende Antwort haben, und können dadurch ungenaue oder erfundene Fakten präsentieren.

• LLMs verstehen Sprache wie Menschen Missverständnis: LLMs haben ein echtes Verständnis von Sprache, Bedeutung oder Intentionen. Realität:

  • LLMs analysieren Muster in Daten, ohne echtes Bewusstsein oder Verständnis.

  • Sie "verstehen" Wörter nur in Bezug auf andere Wörter, nicht in Bezug auf die reale Welt.

• Unfehlbare Intelligenz Missverständnis: LLMs sind immer korrekt und liefern "die beste" Antwort. Realität:

  • LLMs sind nicht unfehlbar. Sie basieren auf Wahrscheinlichkeiten und können Fehler machen, unlogische Schlussfolgerungen ziehen oder unethische Inhalte wiedergeben, wenn diese in den Trainingsdaten vorkommen.

• LLMs sind allwissend Missverständnis: LLMs kennen alle Informationen der Welt. Realität:

  • LLMs sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurden. Informationen, die nicht in diesen Daten enthalten sind, können sie nicht liefern.

• Einsatz als Experten in jedem Bereich Missverständnis: LLMs sind Experten in Medizin, Recht, Technik oder anderen Fachgebieten. Realität:

  • LLMs können überzeugend wirken, haben jedoch keine Fachausbildung. Ihre Antworten in spezialisierten Bereichen sollten kritisch hinterfragt werden.

• LLMs können keine Vorurteile haben Missverständnis: KI ist neutral und hat keine Vorurteile. Realität:

  • LLMs können Vorurteile aus den Trainingsdaten übernehmen und diese in ihren Antworten verstärken. Dies erfordert bewusste Überwachung und Anpassung.

• LLMs können selbstständig denken Missverständnis: LLMs können kreativ denken, Entscheidungen treffen oder selbstständig planen. Realität:

  • LLMs generieren Antworten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und können keine originellen, bewussten Entscheidungen treffen.

• LLMs sind wie fertig entwickelte Produkte Missverständnis: Ein LLM kann direkt in jeder Umgebung perfekt genutzt werden. Realität:

  • Viele Anwendungsfälle erfordern Feintuning, zusätzliche Daten und spezifische Optimierungen, um effektiv zu funktionieren.

• LLMs ersetzen menschliche Arbeitskräfte Missverständnis: LLMs werden in Kürze alle kreativen und analytischen Berufe überflüssig machen. Realität:

  • LLMs sind Werkzeuge, die menschliche Arbeit unterstützen, jedoch keine vollständige Kontrolle übernehmen können. Kritisches Denken, Kontextverständnis und Empathie bleiben menschliche Domänen.

• Sicherheit und Ethik sind automatisch gewährleistet Missverständnis: LLMs sind sicher und automatisch frei von schädlichem Verhalten. Realität:

  • LLMs können missbraucht werden (z. B. für Desinformation) oder unbeabsichtigte negative Auswirkungen haben, wenn sie nicht überwacht werden.