Bewertung grosser Sprachmodelle in der Musikologie

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind Computerprogramme, die Text generieren, Fragen beantworten und bei verschiedenen Aufgaben helfen können, basierend auf den Informationen, auf denen sie trainiert wurden. In letzter Zeit ist das Interesse an diesen Modellen gewachsen, besonders in Bereichen wie der Musikwissenschaft, die Musik aus verschiedenen Perspektiven, einschliesslich Geschichte und Theorie, untersucht. Es gibt jedoch Fragen dazu, wie gut diese Modelle funktionieren, insbesondere bei der Verarbeitung und Generierung von akkuraten Informationen über Musik.

#Ziel der Studie

Diese Arbeit will verstehen, wie effektiv LLMs im Bereich der Musikwissenschaft sind. Sie betrachtet sowohl das Vertrauen in diese Modelle als auch die Bedenken von Leuten in musikbezogenen Bereichen. Die Studie beinhaltet Rückmeldungen von Experten und Studenten und thematisiert den aktuellen Stand der LLM-Technologie in der Musikwissenschaft.

Wir schlagen eine erste Methode vor, um LLMs mithilfe eines semi-automatischen Ansatzes zu testen, um einen Benchmark zu erstellen. Dabei werden Multiple-Choice-Fragen generiert und deren Genauigkeit mit menschlichen Experten überprüft. Die Ergebnisse zeigen, dass einfache LLMs nicht so zuverlässig sind wie Modelle, die spezifische musikbezogene Informationen aus Wörterbüchern verwenden.

#Der Aufstieg der LLMs

Das Wachstum der LLMs hat zu bemerkenswerten Verbesserungen in der Textgenerierung geführt. Diese Modelle werden auf grossen Mengen allgemeiner Texte trainiert, was ihnen ermöglicht, kontextuell relevante Informationen zu produzieren. Sie können in vielen Bereichen nützlich sein, einschliesslich Gesundheitswesen, Journalismus und Bildung.

Trotz dieser Fortschritte haben LLMs jedoch immer noch erhebliche Mängel. Sie generieren manchmal falsche Informationen, bekannt als „Halluzinationen“. Diese Probleme entstehen aus ihrem mangelnden Verständnis des Kontexts und der Möglichkeit, Vorurteile aus ihren Ausbildungsdaten zu reproduzieren. Ausserdem versäumen sie es oft, glaubwürdige Referenzen anzugeben, was sie weniger vertrauenswürdig für akademische Forschungen in Bereichen wie Literatur und Geschichte macht.

Trotz dieser Herausforderungen können LLMs weiterhin bei verschiedenen Aufgaben helfen. Dazu gehören das Übersetzen von Texten, das Analysieren schriftlicher Inhalte, das Organisieren von Daten, das Abrufen historischer Informationen und das Zusammenfassen komplexer Ideen. Aufgrund ihres Potenzials schlagen Forscher vor, dass interdisziplinäre Arbeiten, die LLM-Technologie und geisteswissenschaftliche Forschung kombinieren, fortgesetzt werden sollten, um Modelle zu entwickeln, die zuverlässiger und nützlicher sind.

#Musikwissenschaft und LLMs

In dieser Studie konzentrieren wir uns speziell auf die Musikwissenschaft, um zu sehen, wie LLMs zu diesem Bereich beitragen können. Musikwissenschaft beinhaltet das Studium von Musik aus historischen und theoretischen Perspektiven, und es könnte bedeutende Vorteile bringen, LLMs zu verwenden, um Sprachbarrieren zu überwinden und bei der Informationsbeschaffung zu helfen.

Ein grosses Problem ist jedoch, dass viele zuverlässige Quellmaterialien, die spezifisch für Musik sind, wie Wörterbücher und wissenschaftliche Artikel, nicht kostenlos online verfügbar sind. Das schränkt die Fähigkeit der LLMs ein, hochwertige, spezialisierte Informationen zu erhalten. Der Mangel an Zugang zu diesen Ressourcen erhöht das Risiko, dass LLMs unzuverlässige Informationen über Musik produzieren.

Um Einblicke darin zu gewinnen, wie Leute in der Musikwissenschaft LLMs sehen, haben wir eine Umfrage unter Studenten und Fachleuten in diesem Bereich durchgeführt. Die Umfrage stellte Fragen zu ihrer Ausbildung, ihrer Vertrautheit mit LLMs und ihren Meinungen zur Nutzung dieser Technologie in musikbezogenen Themen.

#Umfrage-Ergebnisse

Insgesamt haben 33 Teilnehmer die Umfrage abgeschlossen. Darunter waren Studenten, Dozenten, Forscher und Pädagogen mit Hintergründen in der Musikwissenschaft, Musikvermittlung und anderen Bereichen. Die meisten Befragten waren mit LLMs vertraut, und obwohl es eine deutliche Nutzungslücke zwischen Studenten und Lehrern gab, gaben viele an, dass sie LLM-generierten Inhalten nur begrenzt vertrauen.

Die Ergebnisse zeigten, dass viele Teilnehmer LLMs als potenziell transformativ für die Musikwissenschaft ansahen, aber vorsichtig waren. Sie äusserten Bedenken hinsichtlich der Vertrauenswürdigkeit dieser Modelle bei der Generierung genauer Informationen, insbesondere in spezifischen Bereichen wie Musikgeschichte und Musiktheorie.

#Erstellung des TrustMus-Benchmarks

Um zu bewerten, wie LLMs in der Musikwissenschaft abschneiden, haben wir den TrustMus-Benchmark entwickelt, der aus Multiple-Choice-Fragen besteht, die von menschlichen Experten validiert wurden. Der Prozess beinhaltete die Erstellung von Fragen basierend auf zuverlässigen Quellen, wie dem Grove Dictionary of Music and Musicians.

Unsere Methode umfasste mehrere Schritte. Zuerst haben wir Informationen aus dem Wörterbuch extrahiert, um Fragen zu erstellen. Dann haben wir Fragen herausgefiltert, die nicht eindeutig mit der Musikwissenschaft in Verbindung standen. Schliesslich haben menschliche Experten die verbleibenden Fragen überprüft, um deren Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen.

Der abgeschlossene Benchmark bestand aus 400 validierten Fragen, die wir verwendet haben, um die Leistung verschiedener LLMs zu bewerten. Durch das Testen dieser Modelle konnten wir sehen, wie oft sie korrekte Antworten lieferten und ob sie Halluzinationen im Kontext von Musik produzierten.

#Ergebnisse und Diskussion

Die Bewertung der Modelle anhand des TrustMus-Benchmarks zeigte, dass viele LLMs Schwierigkeiten hatten, konsistent genaue Antworten zu liefern. Zum Beispiel hat ein Modell auf eine bekannte Musikfrage zur Notation falsch geantwortet. Das verdeutlichte die Grenzen der LLMs bei der Interpretation und Generierung präziser Informationen über Musik.

Im Test haben wir signifikante Unterschiede in der Leistung der verschiedenen Modelle festgestellt, abhängig von ihrer Grösse und ihrem Training. Grössere Modelle schnitten im Allgemeinen besser ab, aber selbst die besten Modelle erfüllten nicht immer die erwartete Genauigkeit. Unsere Studie hat die Notwendigkeit zuverlässiger, fachspezifischer Kenntnisse für Anwendungen in der Musikwissenschaft hervorgehoben.

#Zukünftige Richtungen für LLMs in der Musikwissenschaft

Die Ergebnisse dieser Forschung zeigen, dass LLMs zwar potenzielle Anwendungen in der Musikwissenschaft haben, sie jedoch derzeit nicht den Standards entsprechen, die für eine zuverlässige und ethische Anwendung in diesem Bereich erforderlich sind. Es besteht ein dringender Bedarf, LLMs zu verbessern, indem sie auf musikbezogene Aufgaben spezialisiert werden und sichergestellt wird, dass sie mit akkuraten Informationen trainiert werden.

Um die LLM-Technologie für die Musikwissenschaft voranzubringen, sollte weitere Forschung darauf abzielen, die Zuverlässigkeit zu erhöhen, den Datenschutz der Nutzer zu schützen und Vorurteile anzugehen, um eine verantwortungsvolle Nutzung zu fördern. Die Zusammenarbeit zwischen Technologieforschern, Musikwissenschaftlern und anderen Interessengruppen ist ebenfalls entscheidend, um diese Modelle erfolgreich zu entwickeln.

#Fazit

Zusammenfassend beleuchtet diese Studie die Herausforderungen und Chancen, die mit der Nutzung von LLMs in der Musikwissenschaft verbunden sind. Während es Bedenken hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit gibt, sehen viele Experten Potenzial für diese Modelle, die Fachrichtung in der Zukunft erheblich zu beeinflussen. Kontinuierliche Forschung und Entwicklung sind entscheidend, um die Vorteile von LLMs zu nutzen und gleichzeitig deren Einschränkungen anzugehen, und den Weg für vertrauenswürdigere Werkzeuge in der Studie und Praxis von Musik zu ebnen.