,
bis
–
UX Tutorial "Die pubertierenden LLMs"
Diese Agenda erwartet dich
- Beobachtungen aus der Praxis: Fehler, Missverständnisse, Bias, Sturheit, „Meinungswechsel"
- Begriffe kurz sortiert: GenAI, LLM, GPT
- Wie ein Transformer arbeitet: Training, Tokenisierung, Embedding, Positionskodierung, Kontextfenster, Sel
- Attention, autoregressiver Decoder, jeweils mit der Konsequenz für Halluzinationen
- Warum Halluzinationen systembedingt sind und warum LLMs nicht rechnen können
- Mit wem reden wir da eigentlich? Ein Arbeitsmodell für den Umgang mit LLMs
- Was folgt daraus: Regeln vor, während und nach dem Prompten
- Human in the Loop: professionelles Urteil, zwei Einordnungsfragen, vier Arbeitsmodi
In diesem UX Tutorial wirst du lernen...
- wie ein LLM Text verarbeitet und erzeugt: Token, Vektoren, Kontextfenster, Self-Attention, autoregressive Ausgabe
- warum Halluzinationen, Sycophancy und Kontextverlust aus der Architektur folgen und sich nicht wegprompten lassen
- warum Sprachmodelle nicht rechnen, wo in der Kette die Fehler entstehen und wann ein Code Interpreter hilft
- welche Prompting-Regeln sich aus den Mechanismen ableiten: Aufgaben zerlegen, Kontextlänge beachten, nichts voraussetzen, Anweisungen wiederholen, bei Müll im Chat neu anfange
- wie du Ergebnisse gezielt prüfst, statt überall gleich gründlich oder gleich schlampig zu sei
- wie du eine Aufgabe mit zwei Fragen einordnest (Weiß ich, woran ich ein gutes Ergebnis erkenne? Was passiert, wenn es falsch ist?) und daraus einen von vier Arbeitsmodi wählst: Beauftragen, Prüfbar bauen, Sparren, Vorlegen
Der Tutorial richtet sich an...
- Einsteiger
- Fortgeschrittene
- Experten
Über Tara Maria Bosenick
Tara Maria Bosenick arbeitet seit 1999 als UX-Beraterin und ist Geschäftsführerin der uintent GmbH, einer mitarbeitergeführten und internationalen UX-Research-Company. Seit rund zwei Jahren gibt sie ein bis zwei KI-Workshops pro Woche für UX-Professionals im deutschsprachigen Raum. Sie ist National Expert der German UPA im UXQB.
Mein Statement zum Thema
Halluzinationen sind kein Bug, sondern die Funktionsweise. Wer versteht, wie ein Transformer Text erzeugt, wundert sich nicht mehr über Fehler, sondern baut Prüfbarkeit ein. Die Kompetenz, die zählt, ist nicht Prompt Engineering, sondern professionelles Urteil: wann vertraue ich, wann prüfe ich, wann verwerfe ich.