Reasoning-Modelle sagen nicht immer, was sie denken. Unseres schon.
Prüfen Sie die Felder und Abfragen hinter jeder Prämienberechnung.
Prüfer sehen, wie ein Ergebnis aus den Antragsdaten berechnet wurde.
Prüfen Sie die Regeln und Zeilen hinter jedem Ergebnis zur Anspruchsberechtigung.
Generative KI ist wie ein Außerirdischer, der den gesamten Text im Internet gelesen und sich seine eigene innere Darstellung ausgesucht hat, um Farbe zu "sehen". Diese Darstellungen heißen Dimensionen und wir wissen nicht, was sie bedeuten. Die Frequenz des Lichts könnte seine Dimension sein oder etwas, das wir nicht verstehen. Ebenso wenig wissen wir, wie er die Wörter deutet, die wir zu ihm sagen.
Menschen sehen Braun als Rot, Grün und Blau über drei Zapfentypen im Auge. Prereasoner wird genauso trainiert. Seine Dimensionen sind nach schema.org-Eigenschaften wie Land und Währung benannt. So lassen sich Frage und Antwort auf diese Eigenschaften in unserem Modell zurückführen.
Generative KI sagt das wahrscheinlichste nächste Wort voraus. Beim ersten Mal kann sie ein Wort wählen, beim zweiten Mal ein anderes. Das macht sie in Chatbots menschenähnlich. In einer Finanzberechnung heißt es aber, dass dieselbe Frage eine andere Zahl liefern kann.
Prereasoner wandelt eine Frage in benannte Dimensionen um, etwa "SUM" von "SALES" in "FRANCE". Daraus wird deterministisch eine SQL-Abfrage oder Python-Code. Beim Ausführen berechnet die Datenbank oder der Code die Zahl. Mit denselben Daten erhalten Sie dieselbe Abfrage und dieselbe Antwort.
| Was ein Prüfer braucht | Generative KI | Prereasoner |
|---|---|---|
| Erklären, warum eine Entscheidung getroffen wurde | Eine generierte Erklärung, die womöglich nicht stimmt | Die Herleitung selbst: SQL-Abfrage, Schritte und Zeilen |
| Die Antwort für einen Prüfer reproduzieren | Kann je nach Sampling variieren | Gleiche Abfrage und Antwort bei gleichen Daten und gleichem Setup |
| Sehen, welche Felder das Ergebnis bestimmt haben | Im Modell nicht sichtbar | Jede verwendete Spalte steht in der Abfrage |
| Wissen, woher eine Zahl kommt | Vom Modell geschrieben | Von der Datenbank berechnet aus Ihren Zeilen |
| Mit einer Frage umgehen, die die Daten nicht beantworten können | Antwortet trotzdem meistens | Fragt nach in unterstützten Fällen |
| Regulierte Daten in Ihrer eigenen Cloud behalten | Hängt vom Anbieter ab | Selbst hostbar in Ihrem eigenen Cloud-Projekt |
Prereasoner zeigt die Abfrage und die Zeilen hinter jeder Antwort.