Der Worttrend: LLMs und wissenschaftliches Schreiben

Wissenschaftliches Schreiben ändert sich ständig, genau wie Modetrends. Im einen Moment ist "intricate" das heisse neue Wort und im nächsten springen alle auf das neueste "delve" auf. Dieser Artikel beleuchtet, warum bestimmte Worte in wissenschaftlichen Arbeiten beliebter geworden sind, mit einem besonderen Fokus auf grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, die möglicherweise den Wort-Hype anheizen.

#Der Anstieg bestimmter Wörter

In den letzten Jahren hat die Verwendung bestimmter Wörter im wissenschaftlichen Schreiben stark zugenommen. Du hast vielleicht bemerkt, wie oft bestimmte Begriffe in Forschungsartikeln auftauchen. Wörter wie "delve", "intricate" und "nuanced" scheinen überall zu sein. Diese Welle ist nicht entstanden, weil Wissenschaftler plötzlich entschieden haben, dass diese Wörter cooler sind. Stattdessen glaubt man allgemein, dass der Einsatz von LLMs beim Schreiben eine grosse Rolle dabei spielt.

LLMs sind Computerprogramme, die Text generieren können. Sie haben die Art und Weise, wie Menschen schreiben, verändert und könnten den Wortschatz der Forscher beeinflussen. Aber warum tauchen einige Wörter viel häufiger auf als andere? Das ist das Rätsel, das wir zu lösen versuchen.

#Das Rätsel des Wortmissbrauchs

Wissenschaftler haben dieses Wortphänomen bemerkt und versuchen herauszufinden, warum das passiert. Sie nennen das das "Rätsel der lexikalischen Überrepräsentation." Einfach gesagt, warum werden bestimmte Wörter wie "delve" oft bevorzugt?

Auf den ersten Blick könnte man denken, dass das Design der LLMs oder die Algorithmen, die sie nutzen, dafür verantwortlich sein könnten. Allerdings hat die Forschung keinen soliden Beweis gefunden, dass diese technischen Aspekte die Ursache sind. Stattdessen scheint es, dass die Art und Weise, wie diese Modelle trainiert werden, eine wichtige Rolle spielt.

#Der Trainingsprozess

Wenn LLMs wie ChatGPT erstellt werden, lernen sie aus Unmengen von Texten. Dazu gehört alles von Literatur bis zu den neuesten Tweets. Während sie lesen, beginnen sie zu erkennen, welche Wörter häufig zusammen verwendet werden. Es ist ein bisschen so, wie wenn du Slang von deinen Freunden aufpickst.

Nach dem initialen Training durchlaufen LLMs oft einen Feinabstimmungsprozess, bei dem sie basierend auf spezifischen Aufgaben wie dem Schreiben wissenschaftlicher Arbeiten angepasst werden. Dieser Schritt könnte dazu führen, dass sie bestimmte Wörter bevorzugen, die in dem Trainingsmaterial häufiger vorkommen.

#Wie die Forschung durchgeführt wurde

Um ein besseres Verständnis für die Wortverwendung zu bekommen, haben Forscher einen umfangreichen Blick auf wissenschaftliche Abstracts aus PubMed geworfen, einer bekannten Datenbank für medizinische und wissenschaftliche Artikel. Sie haben Milliarden von Wörter aus Millionen von Abstracts untersucht, um zu sehen, welche Wörter in den letzten Jahren an Nutzung zugenommen haben.

Die Forscher haben nicht einfach zufällige Wörter gefunden, die trendy geworden sind; sie haben sich auf Wörter konzentriert, die keinen offensichtlichen Grund für ihren plötzlichen Anstieg hatten. Während Wörter wie "omicron" während der Pandemie auf den Lippen aller waren, tauchten Wörter wie "delve" in Arbeiten auf, ohne dass es einen klaren spezifischen Grund gab.

#Identifizierung der Trends

Die Forscher entwickelten eine Methode, um diese häufig verwendeten Wörter zu identifizieren. Sie analysierten, wie oft bestimmte Wörter in Abstracts von 2020 auftauchten und verglichen das mit Abstracts von 2024. Der Schlüssel war, nach signifikanten Anstiegen in der Verwendung von Wörtern ohne klare Erklärung zu suchen. Dieser Prozess führte zur Identifizierung von Wörtern, die angestiegen waren, was die Wissenschaftler glauben liess, dass LLMs dies beeinflussten.

#Die grossen Fokalwörter

Von den vielen analysierten Wörtern stachen 21 Wörter als "Fokalwörter" hervor. Das sind die Wörter, die einen deutlichen Anstieg in der Verwendung verzeichneten und oft in von KI generierten wissenschaftlichen Texten vorkommen. Die Liste umfasst Begriffe, die die Leser fancy fühlen lassen könnten, aber möglicherweise nicht wirklich viel zum Schreiben beitragen.

Einige Leser könnten denken: "Warum sollte ich mich darum kümmern?" Aber zu verstehen, warum diese Wörter übermässig verwendet werden, ist wichtig. Es gibt Einblicke, wie Technologie die Sprache formt, besonders in wichtigen Bereichen wie der Wissenschaft.

#Warum bevorzugen LLMs bestimmte Wörter?

Es wurden mehrere Hypothesen aufgestellt, um zu erklären, warum LLMs bestimmte Wörter anderen vorziehen könnten. Hier sind einige der Hauptfaktoren:

#Ursprüngliche Trainingsdaten

Die erste Erklärung bezieht sich auf die ursprünglichen Daten, mit denen LLMs trainiert werden. Wenn bestimmte Wörter in den Texten, die die Modelle lesen, häufig vorkommen, verwenden sie diese Wörter einfach natürlicherweise, wenn sie neuen Text generieren. Wenn "delve" also ein Favorit in ihren Trainingsdaten ist, dann wird es öfter auftauchen.

#Feinabstimmung der Trainingsdaten

Nach dem anfänglichen Training werden LLMs normalerweise mit spezifischen Daten, die mit ihren Aufgaben verbunden sind, feinabgestimmt. Wenn bestimmte Wörter in diesem Datensatz bevorzugt werden, werden sie auch in Ausgaben häufiger vorkommen. Es ist wie bei Köchen, die ihre Signature-Gerichte haben; LLMs entwickeln ihre Sprachgeschmäcker in dieser Phase.

#Modellarchitektur

Einige schlagen vor, dass es etwas an der Architektur der LLMs geben könnte, das zur Überverwendung bestimmter Wörter führt. Wenn die Art und Weise, wie das Programm aufgebaut ist, bestimmten Begriffen den Vorzug gibt, könnte das ihre Beliebtheit erklären. Auch wenn das plausibel klingt, ist es schwer genau zu bestimmen, warum manche Wörter anderen vorgezogen werden.

#Auswahl der Algorithmen

Sprachmodelle arbeiten mit verschiedenen Algorithmen. Einige Algorithmen könnten unbeabsichtigt dazu führen, dass bestimmte Wörter häufiger verwendet werden. Das Problem ist, dass wir nicht immer wissen, welche und warum.

#Kontextpriming

LLMs sind auch sehr empfindlich für den Kontext, in dem sie gebeten werden zu schreiben. Wenn sie Aufforderungen erhalten, die sie dazu bringen, bestimmte Stile oder Genres zu verwenden, könnten sie zu spezifischen Wörtern tendieren. Wenn jemand das Modell bittet, ein wissenschaftliches Abstract zu schreiben, denkt es vielleicht automatisch: "Ich muss Wörter verwenden, die professionell klingen."

#Menschliches Feedback

Schliesslich durchlaufen LLMs ein Verstärkungslernen durch menschliches Feedback (RLHF). Das bedeutet, Menschen bewerten die Ausgaben und das Modell lernt, Antworten zu produzieren, die den Vorlieben der Bewerter entsprechen. Wenn Bewerter Abstracts mögen, die "delve" enthalten, rat mal? Das Modell lernt, "delve" häufiger zu verwenden.

#Die rätselhaften Erkenntnisse

Interessanterweise fanden Forscher trotz all dieser Theorien heraus, dass es schwierig war, genau zu bestimmen, warum bestimmte Wörter so verbreitet sind. Während einige Hinweise darauf hindeuteten, dass menschliches Feedback zu bestimmten Wörtern tendieren könnte, waren die Ergebnisse nicht schlüssig.

Eine interessante Erkenntnis war, dass Teilnehmer einer Studie eine Abneigung gegen das Wort "delve" äusserten, möglicherweise aufgrund seiner Überverwendung. Diese Stimmung könnte darauf hindeuten, dass, während LLMs immer verbreiteter werden, die Menschen zunehmend auf spezifische Sprachmuster aufmerksam werden, was zu einer Art Wortermüdung führt.

#Weitergehen

Trotz der Hürden, dieses lexikalische Phänomen zu verstehen, ist die bisher geleistete Arbeit ein guter Anfang. Das Rätsel zu lösen, warum LLMs wie ChatGPT bestimmte Wörter übermässig verwenden, ist entscheidend, nicht nur für die Wissenschaft, sondern für die Sprache insgesamt.

Zukünftige Forschungen werden wahrscheinlich weiterhin den Einfluss von LLMs auf die Wortwahl und die gesamte Sprachlandschaft untersuchen. Während sich die Technologie weiterentwickelt und formt, wie wir kommunizieren, wird es spannend sein zu sehen, wie sich dieser Tanz zwischen menschlichen Autoren und KI entwickelt.

#Fazit

Im grossen Schema der Sprache könnte das Eindringen von LLMs zu erheblichen Veränderungen führen. Während einige Wörter trendy oder sogar ausgefallen erscheinen, spiegeln sie einen viel grösseren Wandel im wissenschaftlichen Schreiben und in der Kommunikation wider.

Dieser Trend wirft wichtige Fragen über die Zukunft der Sprache im Kontext von Technologie auf. Werden wir anfangen, mehr Wörter mit dem Präfix "AI" davor zu sehen? Werden neue Wörter aus dieser Mischung aus menschlichem und maschinellem Schreiben entstehen? Eines ist sicher – Sprache ist nicht statisch; sie ist ein lebendiges, atmendes Wesen, das ständig von den Werkzeugen, die wir verwenden, geformt wird.

Da LLMs weiterhin die Diskussion im wissenschaftlichen Schreiben leiten, können wir alle über die Idee schmunzeln, dass unsere Sprache bald voller fancy klingender Wörter sein könnte, die vielleicht nicht viel zu unserem Verständnis beitragen. Hoffen wir einfach, dass unsere Arbeiten nicht wie eine überambitionierte Pressemitteilung klingen!