ThoughtDAG इंटरफ़ेस का परीक्षण कर रहे एक उपयोगकर्ता ने पाया कि LLM के संदर्भ ग्राफ से एक अकेला किनारा हटाने से मॉडल का आउटपुट बदल गया, भले ही मॉडल ने पहले एक गलत दावा दोहराया हो।
- एक नियंत्रित परिदृश्य में, स्रोत नोड ने शुरू में 17% खराब प्रदर्शन दिखाया, जो एक क्षतिग्रस्त नोट जोड़ने के बाद 17% बेहतर हो गया।
- दूषित नोट को अभी भी वायर किया हुआ होने पर, मॉडल उस शाखा ले जाने वाले किनारे को हटा दिए जाने तक गलत सिफारिश दोहराता रहा।
- किनारा हटाने से अगले अनुरोध में ऊपरी नोड को बाहर कर दिया गया, बिना पहले के काम को हटाए, जिससे सिफारिश बदल गई।
- ThoughtDAG एक स्थानीय-पहला, MIT-लाइसेंस वाला प्रोजेक्ट है जो Ollama और OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स का समर्थन करता है।
लेखक प्रयोग डिज़ाइन पर आलोचना चाहते हैं और यह सवाल उठाते हैं कि क्या संदर्भ नियंत्रण मनुष्य-निर्देशित रहना चाहिए या सिस्टम को सौंप दिया जाना चाहिए।