Chat GPT refactoring

pal-vorstellung.tex

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 \maketitle
 
 \begin{abstract}
-Eines der Herausforderungen bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs) ist die eingeschränkte Fähigkeit, mathematische Operationen präzise auszuführen.
+Eines der Herausforderungen bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs) ist die eingeschränkte Fähigkeit,
+    mathematische Operationen präzise auszuführen.
 Ähnlich wie der menschliche Verstand neigen sie dazu, mathematische Ergebnisse mit Flüchtigkeitsfehlern zu berechnen.
 Eine Lösung hierfür bietet die Umwandlung von mathematischen Problemstellungen in einfachen Programmcode.
-Dieser Ansatz nutzt die Rechenkapazität analog zu einem Taschenrechner, um arithmetisch-logische Berechnungen durchzuführen, statt auf die Generierung der nächstwahrscheinlichen Tokens durch das Sprachmodell zu vertrauen.
-Durch diese Methode lassen sich die Stärken des Aufgabenmodells mit denen der direkten Ausführung mathematischer Operationen verbinden, um mathematisch präzisere Ergebnisse zu erzielen.
+Dieser Ansatz nutzt die Rechenkapazität analog zu einem Taschenrechner, um arithmetisch-logische Berechnungen durchzuführen,
+    statt auf die Generierung des nächsten wahrscheinlichen Tokens durch das Sprachmodell zu vertrauen.
+Durch diese Methode lassen sich die Stärken des Aufgabenmodells mit denen der direkten Ausführung mathematischer Operationen verbinden,
+    um mathematisch präzisere Ergebnisse zu erzielen.
 Dieses Prinzip wird im Paper „PAL: Programming Aided Language Model“ ~\cite{gao2023pal} vorgestellt und auf aktuelle Implementierung eingegangen.
 \end{abstract}
 
 \begin{IEEEkeywords}
-LLM, Prompt-Engineering, Mathematical, Informatik
+LLM, Prompt-Engineering, Mathematical, Informatik, NL
 \end{IEEEkeywords}
 
 \section{Einleitung}\label{sec:einleitung}
-Seid 2023 mit der veröffentlichung von ChatGPT sind LLMs in aller Munde.
-Die entwicklung hat aber natürlich schon fiel früher begonnen.
-Mit wenigen beispielen ließen sie sich auch schon vor einigen Jahren dazu einsetzen eine einen Rechenweg auszuformulieren
-und so zu einer symbolischen lösung zu kommen welche dann eingesetzt und ausgerechnet werden aber auch diese sehr schritt für schritt ausgeführte berechnung ~\cite{CoT}
-hat das problem das die Mathematischen operationen in einem Sprachmodel gelöst werden,
-welches dafür sich aus dem Textkörper welcher als grundlage zum Lernen verwendet wurde die grundrechenregeln Ableiten muss.
-Dies und das LLMs die nächsten Zeichen vorhersagen sort dafür das es extrem schwer für diese ist die correct aufgeschriebenen probleme correct zu lösen.
-Verschiebt man die Berechnung selber aber in eine Software, welche von dem LLM geschrieben wird, umgeht man dieses problem und erreicht so eine viel bessere Qualität.
-Zur Zeit des PAL papers wurde das Lösen über few-shot-learning angestossen~\cite{few-shot1}~\cite{few-shot2}.
-Few shot learning gibt eine Menge and Frage und Antwortpaaren als beispiel wie eine Problemlösung aussehen könnte.
-Dies sorgt dafür das fragestellungen vom LLM im Scheme der Beispiele angegangen werden und das LLM so etwas geführt wird.
-PAL nutzt few-shot prompting, um so ein LLM dazu zu bringen eine Python funktion, als Antwort zurückzugeben.
-Dabei ist natürlich wichtig, dass die gegebenen beispiele maßgeblich die Probleme eingrenzen die mit dieser Technik gelöst werden können.
+Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2023 haben Large Language Models (LLMs) stark an Popularität gewonnen.
+Allerdings begann ihre Entwicklung bereits deutlich früher.
+Schon vor einigen Jahren war es möglich, LLMs einzusetzen,
+    um Rechenwege auszuformulieren und so zu symbolischen Lösungen zu gelangen, die anschließend konkret berechnet werden konnten.
+Jedoch hat diese schrittweise Berechnung das Problem, dass mathematische Operationen innerhalb eines Sprachmodells gelöst werden müssen,
+    das seine Kenntnisse aus einem Textkorpus ableitet,
+    welcher als Grundlage zum Lernen dient.
+Dies und die Tatsache, dass LLMs darauf ausgelegt sind, die nächsten Zeichen vorherzusagen, erschweren es ihnen, korrekt formulierte Probleme präzise zu lösen.
+Verlagert man jedoch die Berechnung in eine Software, die vom LLM generiert wird, kann dieses Problem umgangen und eine deutlich höhere Qualität.
+Ergebnisse erreicht werden. Zum Zeitpunkt des PAL-Papers wurde das Lösen von Problemen mittels Few-Shot-Learning vorangetrieben.
+Few-Shot-Learning verwendet eine Reihe von Frage- und Antwortpaaren als Beispiele, um zu zeigen, wie eine Problemlösung aussehen könnte.
+Dies führt dazu, dass Fragestellungen vom LLM im Schema der Beispiele angegangen werden und das LLM somit eine gewisse Führung erhält.
+PAL nutzt Few-Shot-Prompting, um ein LLM dazu zu bringen, eine Python-Funktion als Antwort zurückzugeben.
+Dabei ist es wichtig, dass die gegebenen Beispiele maßgeblich die zu lösenden Probleme eingrenzen.
 
-Das Januar 2023 Vorgestellte PAL verfahren ist nun ein integrierter Teil von z.\ B.\ ChatGPT.
-Ob sich dies aus dem hier vorgestellten PAL Papier entwickelt hat, ist natürlich schwer zu sagen.
+Das im Januar 2023 vorgestellte PAL-Verfahren ist nun ein integrierter Teil von beispielsweise ChatGPT.
+Ob sich dies direkt aus dem hier vorgestellten PAL-Paper entwickelt hat, lässt sich nicht eindeutig feststellen.
 
-Hier ein vergleich wie dies in Chain-of-Thought ~\cite{CoT} vs. PAL~\cite{gao2023pal} vs. aktueller ChatGPT4\cite{ChatGPTexample} aussehen kann.
+Nachfolgend ein Vergleich, wie dies in Chain-of-Thought, PAL und dem aktuellen ChatGPT4 aussehen kann ~\cite{CoT}~\cite{gao2023pal}~\cite{ChatGPTexample}.
 
 \begin{figure*}[htbp]
     \centering