Von Mode Collapse zu Context Engineering: Wie wir zuverlässige KI-Systeme bauen (2026)
Zwei fundamentale Herausforderungen prägen die LLM-Entwicklung 2026: Mode Collapse reduziert die Ausgabevielfalt durch Alignment-Training, während Context Rot die Modellleistung bei wachsenden Kontextfenstern degradiert. Dieser Artikel analysiert beide Phänomene und stellt praktische Lösungsansätze wie Verbalized Sampling und systematisches Context Engineering vor.