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KI-Halluzinations-Quiz

Überprüfen Sie die fließende Herstellung, die Quellentreue, die Wiederauffindbarkeitsgrenzen, die Zitierverifizierung und die evidenzbasierte Bewertung von Behauptungen hinsichtlich der sachlichen Zuverlässigkeit.

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Frage 1 von 8

Why does next-token prediction alone fail to verify a factual claim in a generated answer?

Sehen Sie sich jede Frage in der Vorschau an8 Fragen

Während Sie am Quiz teilnehmen, werden Antworten und Erklärungen angezeigt.

  1. Why does next-token prediction alone fail to verify a factual claim in a generated answer?
    • Every model is connected to only unreliable websites
    • All users ask grammatically incorrect questions
    • A plausible continuation is not the same as evidence that the statement is true
    • A fluent answer automatically proves the fact
  2. Warum sind Halluzinationen besonders gefährlich?
    • Sie sind immer in gebrochener Grammatik geschrieben, sodass Benutzer sie ignorieren
    • Sie erscheinen nur in Fehlermeldungen
    • Sie führen zum Absturz des Modells
    • Sie werden flüssig und sicher vorgetragen, sodass Fehler leicht übersehen werden
  3. Beseitigt die Retrieval-Augmented-Generation (RAG) Halluzinationen vollständig?
    • Ja, RAG garantiert sachliche Antworten
    • Nein, Modelle können verrauschtem oder widersprüchlichem abgerufenem Text immer noch widersprechen oder ihn ignorieren
    • Ja, aber nur am Wochenende
    • Nein, denn die RAG stellt keinerlei Unterlagen zur Verfügung
  4. Was ist ein echtes Beispiel einer Halluzination?
    • Das Modell zitiert ein Gerichtsverfahren, das es nicht gibt
    • Das Model weigert sich, eine Frage zu beantworten
    • Das Model stellt eine klärende Frage
    • Das Modell gibt eine leere Antwort zurück
  5. Which workflow can help check a generated factual answer?
    • Trust every citation because it looks formal
    • Treat a low sampling temperature as proof of correctness
    • Hide the evidence so the answer is easier to read
    • Retrieve relevant material and verify whether its statements and citations support the claims
  6. How should a claim that a new model has eliminated hallucinations be assessed?
    • Accept it solely because the announcement sounds confident
    • Assume one successful example proves every application
    • Use defined tasks, evidence, and measurement conditions rather than assume universal reliability
    • Judge only whether the model produces polished prose
  7. A generated answer cites a real page, but the page does not support the associated factual statement. What remains unverified?
    • The support for that particular claim
    • Whether a URL can be opened
    • Whether the model used fluent sentences
    • Whether the citation contains text
  8. A supplied document says delivery takes five business days, but its generated summary says two. Which check reveals the error?
    • Counting how many sentences the summary contains
    • Comparing the summary's quantity with the source document
    • Checking only whether the prose sounds confident
    • Assuming summaries may replace any source number