Chat GPT refactoring

pal-vorstellung.tex

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 \maketitle
 
 \begin{abstract}
-Eines der Probleme welches bei der nutzung von LLMs auftritt ist eine reduktion der ausführung von mathematischen operationen.
+Eines der Herausforderungen bei der Nutzung von Large Language Models (LLMs) ist die eingeschränkte Fähigkeit, mathematische Operationen präzise auszuführen.
-Sie entwickeln das gleiche problem wie der Menschliche verstand das das Berechnen von Mathematischen ergebnissen mit Flüchtigkeitsfehlern.
+Ähnlich wie der menschliche Verstand neigen sie dazu, mathematische Ergebnisse mit Flüchtigkeitsfehlern zu berechnen.
-Eine mögliche lösung dafür ist die formulierung von Mathematischen problemstellungen in einfachem Programmcode welcher dann wie ein ``Taschenrechner'' analog verwendet wird
+Eine Lösung hierfür bietet die Umwandlung von mathematischen Problemstellungen in einfachen Programmcode.
-um die Mathematischen operationen als Arithmetisch logische berechnung durchzuführen und nicht als Sprachmodel welches versucht die reihenfolge der nächst wahrscheinlichen Tokens zu generieren.
+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.
-So können die stärken des Aufgabenmodels mit den stärken von direkt ausgeführten Mathematischen operationen kombiniert werden um Ergebnisse zu erzielen welche Mathematisch sauberer sind.
+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 ist in dem Paper „PAL: Programing aided langauge model“ ~\cite{gao2023pal} vorgestellt worden.
+Dieses Prinzip wird im Paper „PAL: Programming Aided Language Model“ ~\cite{gao2023pal} vorgestellt und auf aktuelle Implementierung eingegangen.
-Hier wird es zusammengefasst.
 \end{abstract}
 
 \begin{IEEEkeywords}