ChatGPT und GPT-4 zeigen unterschiedliche Trends in Bezug auf Few-Shot-Prompting, insbesondere in Bezug auf die Antwortraten und F1-Recall-Werte. Diese Unterschiede können auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein, darunter die Architektur der Modelle, die Trainingsdaten und die Komplexität der Fragestellungen. ChatGPT und GPT-4 haben unterschiedliche Reaktionen auf Few-Shot-Prompting gezeigt, wobei ChatGPT tendenziell stabil hohe Antwortraten aufweist, während GPT-4 mit mehr Few-Shot-Beispielen eine Steigerung der Antwortraten verzeichnet. Dies deutet darauf hin, dass ChatGPT möglicherweise weniger anfällig für Halluzinationen ist und bereits über umfassende Wissensgrundlagen verfügt, während GPT-4 mit zusätzlichen Beispielen dazu neigt, mehr Halluzinationen zu zeigen. Die unterschiedlichen Trends zwischen den beiden Modellen können auch auf ihre jeweiligen Fähigkeiten zur Verarbeitung von kontextbezogenen Informationen und zur Anpassung an neue Daten zurückzuführen sein. Letztendlich zeigen diese Unterschiede die Vielfalt und Komplexität der Leistung von LLMs in Bezug auf Few-Shot-Prompting und die Bedeutung einer differenzierten Analyse für ein umfassendes Verständnis der Modelle.