#trale — Public Fediverse posts

How do you recognize AI generated code? It is well-documented.

I never commented in a signature …

#TRALE #HPSG

3/ Cooler Workshop. Eigentlich haben keine zwei dieselben Meinungen zu irgendeinem Thema. #GALL

Hatte gestern ein Treffen mit Gerald Penn und er hat ein paar Fehler in meinem Grammatik-Code repariert und auch einen Bug in #TRALE gefixt.

Heute habe ich mich dann mit Frank Richter getroffen. Der hat mir gezeigt, wie man SOMEAISYSTEM mit TRALE koppeln kann. Ich brauchte Code, der mir phonologische Information in Lexikonregeln einbaut. Das System hat den kompletten #Prolog-Quellcode von TRALE eingelesen und meine Grammatik auch. Es hat ein bisschen „nachgedacht“ und getestet und hat eine Lösung gefunden. Auf Nachfrage hat es mir ein Wort im GUI angezeigt. Ich hätte nicht gewusst, wie ich von der Kommandozeile ein Wort einfach so hätte anzeigen können. Obwohl ich die GUI-Sachen von TRALE ja mitprogrammiert habe.

Ich habe die Lösung dann Gerlad Penn gezeigt und er konnte sie vereinfachen (was an kompliziertem Hin-und-her zwischen Prolog und TRALE-Code lag, das in diesem Fall nicht nötig war).

Das alles ist krass.

Es gibt nur einen Mensch auf der Welt, der TRALE versteht. Und vielleicht zwanzig #KI-Systeme. Und wer programmiert noch #Prolog?

#Grammatik #Linguistik

Michael Hahn hat den #Leibnitzpreis bekommen, mit einer Arbeit dazu, unter welchen Bedingungen #LLMs daneben liegen. Herzliche Glückwunsch!

Ich kenne ihn seid er 16 ist. Da kam er zu einer #HPSG-Konferenz, mit einer Arbeit zum Arabischen. Er hatte die Analyse mit dem Computer implementiert und als Frank Richter nach dem Vortrag erstaunt fragte, mit welchem System er gearbeitet habe, war die Antwort: „Für #TRALE brauchte man eine Prolog-Lizenz, deshalb habe ich mir selbst einen Parser geschrieben.“ Uns ist allen die Kinnlade heruntergefallen, denn das sind eigentlich zwei Jobs: Ein solches System entwickeln und eine Analyse für das Arabische ausarbeiten. Und das mit 16. Die meisten Erwachsenen kriegen kein gerades HPSG-Papier hin.

Ein außergewöhnlicher Mensch!

„Selbst die besten KI-Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) können bei logischen Fragestellungen deutlich danebenliegen. Dann stimmen Rechnungen nicht, Reihenfolgen werden falsch wiedergegeben oder die KI halluziniert und denkt sich falsche Kennzahlen oder Zitate aus. Michael Hahns Arbeiten an der Schnittstelle von Maschinellem Lernen und Computerlinguistik erklären, warum LLMs trotz massiver Fortschritte weiterhin Fehler machen. Er hat eine Forschungsrichtung initiiert, die die Fähigkeiten der neuronalen Netzarchitektur analysiert, auf der alle populären LLMs basieren – der Transformer-Architektur. Er konnte mathematisch beweisen, dass Transformer bei Aufgaben scheitern, in denen jeder Teil der Eingabe für die Ausgabe relevant ist, das heißt, wenn die Änderung eines einzigen Zeichens das korrekte Ergebnis verändern kann. So lassen sich theoretische Einsichten gewinnen, mit denen man die Stärken und Schwächen von LLMs besser vorhersagen kann. “

https://www.dfg.de/de/gefoerderte-projekte/preistraeger-innen/leibnitz-preis/2026/hahn

#KI

I am recording an installation tutorial for the #TRALE system. It uses homebrew and I need some time to bridge during the downloads. I had the idea of telling jokes.

Do you know any #linguistics related #jokes?

I know just one.

#joke #followerpower