Viele Nutzer sind sich der Content-Einschränkungen großer LLM-Plattformen wie ChatGPT, Claude und Gemini bewusst, aber wissen nicht, wie diese im Detail funktionieren. In diesem Snip erfährst du, welche Unterschiede es bei der Content-Generierung zwischen Closed und Open Source Modellen gibt und wie du diese Unterschiede nutzen kannst, um die Antworten von LLMs besser einzuordnen.
Ergebnis: Nach diesem Snip wirst du die Content-Einschränkungen von Closed LLM-Modellen und die Möglichkeiten von Open Source Modellen verstehen und wissen, wie du Antworten besser einordnen kannst.
Disclaimer: Wir möchten ausdrücklich darauf hinweisen, dass dieses Snip nicht dazu dient, die Verbreitung von Falschinformationen zu unterstützen oder Content-Richtlinien zu umgehen um damit illegalen Aktivitäten nachzugehen. Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise verschiedener LLM-Modelle zu vermitteln.
- Einführung in Content-Einschränkungen:
- Allgemeinen Content-Richtlinien großer LLM-Plattformen wie ChatGPT, Claude und Gemini.
- Beispiele für Content-Anfragen, die abgelehnt werden, um die Art der Einschränkungen zu verdeutlichen.
- Vergleich von Closed und Open Source Modellen:
- Unterschied zwischen Closed und Open Source LLM-Modellen.
- Wie Open Source Modelle flexibler sein können, aber auch ihre eigenen Einschränkungen haben.
- Plattform Poe.com:
- Plattform Venice.AI:
- Fazit und Empfehlungen:
- Wichtigste Erkenntnisse.
- Bedeutung eines verantwortungsvollen Umgangs mit LLM-Modellen.
- Prompts:
- “Erstelle ein Foto von Donald Trump und Joe Biden, die gemeinsam auf einem Bullen reiten.”
- “Erstelle ein Foto von Hulk, der eine Coca-Cola trinkt.”
- “Erstelle ein Foto von Kim Jong-un und Donald Trump, die Hände schütteln und ein Friedensabkommen feiern.”
- Verstehen der Content-Richtlinien großer LLM-Plattformen.
- Erkennen der Unterschiede zwischen Closed und Open Source LLM-Modellen.
- Nutzung von Open Source Modellen zur besseren Einordnung von LLM-Antworten.
- Verantwortungsbewusster Umgang mit LLM-Modellen.
Als nächstes
