Heute stellen wir Ihnen den in diesem Monat erschienenen Artikel „Large Language Models, Knowledge Graphs and Search Engines: A Crossroads for Answering Users‘ Questions“ von Aidan Hogan, Xin Luna Dong, Denny Vrandečić und Gerhard Weikum vor.
Der Artikel analysiert das Zusammenspiel von Large Language Models (LLMs), Knowledge Graphs und Suchmaschinen bei der Beantwortung von Nutzeranfragen. Die Autor:innen zeigen, dass die drei Technologien komplementäre Stärken haben: LLMs überzeugen durch Textgenerierung und Synthesefähigkeit, Knowledge Graphs durch präzise strukturierte Informationen und Suchmaschinen durch aktuelle, breite Abdeckung.
Für Romanist:innen ergeben sich interessante Perspektiven:
- Mehrsprachigkeit: LLMs können bei Übersetzungen und mehrsprachiger Forschung unterstützen, auch wenn ihre Leistung bei romanischen Sprachen mit weniger Ressourcen noch ausbaufähig ist.
- Textanalyse: Die Synthesefähigkeit von LLMs ermöglicht neue Ansätze in der Literaturwissenschaft und Textinterpretation.
- Kulturwissenschaftliche Forschung: LLMs können bei der Analyse kultureller Phänomene und dem Verständnis von Kontexten helfen.
- Interaktive Exploration: Die Fähigkeit von LLMs zum Dialog ermöglicht es Forschenden, Hypothesen explorativ zu entwickeln.
Allerdings weisen die Autor:innen auch auf wichtige Einschränkungen hin: LLMs können halluzinieren, sind nicht immer transparent und ihre Ergebnisse müssen – was sich von selbst versteht, aber dennoch betont werden soll – wissenschaftlich validiert werden. Für die romanistische Forschung bedeutet dies, dass LLMs als unterstützendes Werkzeug, nicht als Ersatz für fundierte wissenschaftliche Methoden verstanden werden sollten.
Zur Lektüre des Artikels: „Large Language Models, Knowledge Graphs and Search Engines: A Crossroads for Answering Users‘ Questions“
