Die jüngste Forschung von Anthropic zur Erklärbarkeit bietet Forschern eine neue Methode, die internen Aktivitäten von Claude zu beobachten....
Die jüngste Forschung von Anthropic zur Erklärbarkeit bietet Forschern eine neue Methode, die internen Aktivitäten von Claude zu beobachten. Mithilfe einer als Jacobi-Linse (oder J-Linse) bezeichneten Methode identifizierte das Forschungsteam eine kleine, sprachlich fassbare Menge interner Repräsentationen, die als J-Raum bezeichnet werden.
Diese Entdeckung ist von großer Bedeutung. Sie legt nahe, dass bestimmte Konzepte innerhalb von Sprachmodellen global für Berichterstattung, Schlussfolgerung und Verhaltenssteuerung genutzt werden können. Forscher können diese Repräsentationen beobachten und in kontrollierten Experimenten in sie eingreifen, um zu testen, ob sie einen kausalen Einfluss auf die Modellausgabe haben.
Aber die Beobachtung einer internen Repräsentation bedeutet nicht, dass sie vollständig erklärt ist.
Ein lesbarer Aktivierungszustand mag uns vielleicht sagen, dass das Modell ein bestimmtes Konzept verfolgt, wie Zählen, Täuschung, Frankreich oder Vollendung. Das sagt uns aber nicht automatisch: Warum ist das Konzept relevant? Sind die zugrundeliegenden Informationen zuverlässig? Welche externen Fakten stützen die Schlussfolgerung? Oder ist die endgültig getroffene Entscheidung vernünftig?
Diese Unterscheidung weist auf einen breiteren Ansatz für erklärbare KI hin. Wir müssen die internen Zustände des Modells nicht als das Einzige betrachten, das erklärt werden muss, sondern können gleichzeitig die vom Modell verarbeiteten Informationen betrachten: woher sie stammen, wie sie strukturiert sind, welche Konzepte und Beziehungen verwendet werden, wie Beweise im System fließen und wie die endgültige Ausgabe mit externen Wissenssystemen verbunden ist.
Hier kommt das Ontologie-Ingenieurwesen ins Spiel.
Die Arbeit von Anthropic mit dem Titel „Sprachlich fassbare Repräsentationen bilden einen globalen Arbeitsraum in Sprachmodellen“ führt das J-Raum-Konzept ein, indem sie sich auf die Theorie des globalen Arbeitsraums aus den Kognitionswissenschaften stützt.
In den Neurowissenschaften und Kognitionswissenschaften wird der globale Arbeitsraum oft als eine Bühne mit begrenzter Kapazität beschrieben, auf der ausgewählte Informationen einer Vielzahl kognitiver Prozesse weitgehend zugänglich gemacht werden. Anthropic fand heraus, dass eine kleine, dünn besetzte Teilmenge der internen Repräsentationen von Claude funktional eine ähnliche Rolle zu spielen scheint.
Die Forscher verwendeten mit lexikalischen Elementen assoziierte J-Linsen-Vektoren, um die internen Zustände des Modells zu untersuchen. Ihre Experimente zeigten, dass die im J-Raum repräsentierten Informationen:
Diese Ergebnisse treiben die Erklärbarkeit über die einfache Beobachtung von Ausgabeverhalten hinaus. Sie bieten eine Methode, um die Funktionalität bestimmter interner Repräsentationen zu testen.
Anthropic ist hier vorsichtig.
Man kann nicht behaupten, dass Claude die vollständige kognitive Architektur des menschlichen Gehirns nachbildet oder ein subjektives Bewusstsein besitzt. Der J-Raum ist eine funktionale Struktur in einem mathematischen System, kein Beweis für menschenähnliches inneres Erleben.
Diese Vorsicht ist entscheidend, da funktionale Ähnlichkeit leicht mit psychologischer Gleichheit verwechselt werden kann.
Ein Modell mag einen gemeinsamen internen Arbeitsraum enthalten, aber keine Gefühle, Erfahrungen, Absichten oder Bewusstheit im menschlichen Sinne besitzen. Das Aktivierungsmuster, das dem Wort „Angst“ entspricht, ist nicht selbst die Angst, sondern ein Rechenzustand, der an der Generierung von Verhalten beteiligt ist.
Der J-Raum gehört zu einer breiten Tradition der Erklärbarkeit, deren Ausgangspunkt eine Frage ist:
Was passiert innerhalb des Modells?
Diese internalistische Methode untersucht Aktivierungsmuster, Schaltkreise, Merkmale, Aufmerksamkeitsmuster, Repräsentationen und kausale Pfade mit dem Ziel, die verborgenen Mechanismen neuronaler Netze beobachtbarer und testbarer zu machen.
Diese Arbeit hat einen klaren Wert und hilft Forschern:
Die Einschränkung liegt nicht darin, dass interne Erklärbarkeit nutzlos ist, sondern darin, dass interne Sichtbarkeit nur eine Ebene der Erklärung abdeckt.
Ein neuronales Muster mag mit einer bestimmten Antwort verbunden sein, kann aber nicht die Frage nach der Bedeutung und Begründung dieser Antwort lösen.
Angenommen, das Modell sagt: „Paris ist die Hauptstadt Frankreichs.“ Interne Erkennung mag Repräsentationen im Zusammenhang mit Paris, Frankreich, Geographie und Hauptstadt identifizieren, aber es bleiben mehrere externe Fragen offen:
Diese Fragen liegen nicht vollständig innerhalb der Aktivierungsmuster, sondern betreffen die Beziehung zwischen den Modellrepräsentationen und externen Fakten, der Sprache, menschlichen Konzepten und Begründungsstandards.
Auf Technik ausgerichtete Erklärbarkeit geht oft davon aus, dass ein System erklärbar ist, wenn Forscher seine internen Mechanismen beobachten und in sie eingreifen können.
Diese Definition ist zwar nützlich, aber zu eng.
In der Wissenschaftsphilosophie und Erkenntnistheorie kann eine Erklärung auch Folgendes liefern müssen:
Der J-Raum mag vielleicht aufdecken, welche Informationen in einer bestimmten Aufgabe aktiviert werden, aber er selbst kann nicht feststellen, ob diese Informationen wahr, relevant, ethisch oder ausreichend sind, um die Ausgabe zu rechtfertigen.
Daher liegt das tiefere Problem nicht nur darin, dass neuronale Netze an sich undurchsichtig sind, sondern dass die Informationen, die diese Systeme umgeben, oft schlecht strukturiert und schwer nachvollziehbar sind.
Große Sprachmodelle sind Informationsverarbeitungssysteme. Sie erhalten Text, Bilder, Dateien, Tool-Antworten, Datenbankergebnisse und andere Signale und generieren dann Informationen als Antwort.
Die Bedeutung dieser Ein- und Ausgaben hängt von Beziehungen außerhalb des Modells ab.
Ein medizinischer Begriff verweist auf ein klinisches Konzept, eine Unternehmenskennung entspricht einer juristischen Person, eine politische Regelung gehört zu einem bestimmten Rechtsgebiet und einer Gültigkeitsdauer, Finanzzahlen enthalten Quelle, Einheit, Datum und Buchhaltungsdefinitionen, und wissenschaftliche Behauptungen stützen sich auf Beweise, Methoden und Annahmen.
Wenn diese Beziehungen nicht explizit dargestellt werden, muss das Modell sie durch Sprache und Kontext erschließen. Das funktioniert manchmal, kann aber zu Mehrdeutigkeiten, Widersprüchen, Halluzinationen oder Antworten führen, die plausibel erscheinen, aber nicht prüfbar sind.
Ein informationszentrierter Ansatz zur Erklärbarkeit stellt daher die folgenden Fragen:
Dies erweitert das Objekt der Erklärbarkeit vom neuronalen Netz auf das gesamte Informationsumfeld, in dem das Modell arbeitet.
Dieses Umfeld umfasst:
Ein Modell mag intern erklärbar sein, aber dennoch auf der Grundlage schlecht definierter oder unzuverlässiger Informationen arbeiten. Umgekehrt mag die Modellmechanik undurchsichtig sein, aber dennoch hochgradig nachvollziehbar, weil jede ihrer Behauptungen mit strukturierten Beweisen und klaren Regeln verknüpft ist.
Die leistungsfähigsten Systeme werden wahrscheinlich beide Formen der Transparenz kombinieren.
Der Begriff Ontologie hat zwei verwandte Bedeutungen.
In der Philosophie untersucht die Ontologie die Frage nach dem Sein und die Art und Weise, wie Dinge kategorisiert werden. In der Informatik bezieht sich Ontologie auf die formale Darstellung von Entitäten, Kategorien, Eigenschaften, Beziehungen und Einschränkungen in einem bestimmten Bereich.
Der Quellartikel verbindet die Erklärbarkeit künstlicher Intelligenz mit der Kategorientheorie von Immanuel Kant.
Kant argumentierte, dass menschliches Verständnis nicht einfach rohe Sinnesdaten empfängt, sondern Erfahrungen durch konzeptuelle Formen organisiert. Er fasste die zwölf Kategorien wie folgt zusammen:
Der Artikel verwendet dieses Rahmenwerk, um die übergeordnete Sichtweise zu veranschaulichen, dass Information erst dann verständlich wird, wenn sie in die Organisation eines konzeptuellen Rahmens eingebettet ist.
Das Bild ist eng mit dem Kontext verbunden.
Der Kontext erwähnt Kants zwölf Kategorien. Diese Abbildung stellt diese vier Kategorien in anschaulicher Form dar und korrespondiert mit der Einführung der Kant’schen Theorie im Artikel. Für KI-Systeme liegt die praktische Bedeutung nicht darin, dass ein Sprachmodell tatsächlich über Kants zwölf Kategorien verfügen muss. Nützlicher ist die Idee: Erklärbarkeit benötigt einen gemeinsamen Rahmen, um zu identifizieren, welche Art von Entität das Modell gerade diskutiert und welche Art von Beziehung es behauptet.
Betrachten Sie zum Beispiel den folgenden Satz:
Das System lehnte den Antrag ab, da der Antragsteller die Einkommensvoraussetzungen nicht erfüllte.
Eine sinnvolle Erklärung kann sich nicht allein auf Aktivierungskarten stützen. Sie müsste Folgendes identifizieren:
Eine Ontologie kann diese Elemente und Beziehungen formal definieren.
Sie bietet eine semantische Struktur, die es ermöglicht, die Ausgaben des Modells zu interpretieren, zu überprüfen und in Frage zu stellen.
Eine gut gestaltete Domänenontologie kann Folgendes spezifizieren:
Diese Struktur schafft ein stabiles semantisches Koordinatensystem.
Statt zu sagen, das Modell „scheint Kausalität zu verstehen“, kann der Evaluator fragen, ob die Ausgabe eine klar definierte kausale Beziehung enthält, ob die beteiligten Entitäten korrekt identifiziert wurden und ob die angeführten Belege diese Beziehung stützen.
Das macht nicht jede Modellentscheidung automatisch richtig, aber die darin verwendeten Informationen werden überprüfbarer.
Die philosophische Ontologie liefert die Konzepte. Das Ontologie-Engineering überführt diese Konzepte in für Software nutzbare Systeme.
In der Praxis umfasst Ontologie-Engineering die Definition der Domäne, die Sammlung von Anforderungen, die Identifikation von Konzepten, die Modellierung von Beziehungen, die Formalisierung von Einschränkungen, das Testen auf Konsistenz, die Dokumentation der Herkunft und die Pflege der Ontologie bei Änderungen der Domäne.
Die traditionelle Ontologieentwicklung ist oft kosten- und zeitintensiv, da sie stark auf Domänenexperten und Wissensingenieure angewiesen ist.
LLMs können mehrere Phasen dieses Prozesses beschleunigen.
Sie können helfen:
Dies ergibt eine wechselseitige Beziehung.
Sprachmodelle können die Ontologieerstellung beschleunigen, während Ontologien LLM-basierte Systeme strukturierter, verifizierbarer und nachvollziehbarer machen.
Domänenexperten stellen möglicherweise Dutzende von Berichten, Richtlinien, Handbüchern, Datenbankschemata und Vokabularen zur Verfügung. LLMs können diese Materialien scannen und eine erste Liste von Konzepten und Beziehungen generieren.
Zum Beispiel könnten sie Folgendes identifizieren:
Dies kann den manuellen Aufwand für die Entdeckung reduzieren.
Die Ergebnisse müssen jedoch von Domänenexperten überprüft werden. Sprachmodelle können Beziehungen erfinden, Konzepte zusammenführen, die getrennt bleiben sollten, oder Inkonsistenzen aus den Quelldokumenten reproduzieren.
Daher sollte das LLM-gestützte Ontologie-Engineering als menschlich überwachte Wissensmodellierung betrachtet werden, nicht als automatische Extraktion von Wahrheit.
Ontologien können LLM-Anwendungen auf verschiedene Weise unterstützen.
Ontologien liefern dem Modell kontrollierte Vokabulare und explizite Beziehungen. Dies kann Mehrdeutigkeiten bei der Abfrage und Generierung reduzieren.
Das System kann die Sprache des Benutzers mit Standardentitäten verknüpfen, Synonyme erkennen und Informationen basierend auf der Bedeutung und nicht auf der Oberflächenform abrufen.
Ausgaben können gegen Ontologieeinschränkungen geprüft werden. Beispielsweise kann eine medizinische Dosierung eine Einheit erfordern, eine Transaktion muss ein Konto enthalten, oder eine Policy-Entscheidung muss eine gültige Regel referenzieren.
Reasoner und Validierungssysteme können inkompatible Klassifikationen, fehlende Eigenschaften oder Widersprüche in strukturierten Daten erkennen.
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Generierte Aussagen können mit Quelldokumenten, Ontologiekonzepten, Regeln und Versionen verknüpft werden. Dies macht Überprüfungen praktikabler, als den Benutzer aufzufordern, nachträglich generierten, undurchsichtigen Erklärungen zu vertrauen.
Ontologien können als semantischer Vertrag zwischen LLMs, Datenbanken, Werkzeugen, Geschäftsanwendungen und menschlichen Teams dienen.
Das Modell bleibt sprachlich flexibel, während die umgebenden Systeme eine kontrollierte Repräsentation der zentralen Konzepte beibehalten.
Der Wert von Modellerklärungen steigt erheblich, wenn sie als Rückverfolgungskette dargestellt werden können:
Dies unterscheidet sich grundlegend davon, das Modell aufzufordern, einen flüssigen Absatz zur Erklärung des „Warums“ zu generieren.
Die generierte Erklärung selbst könnte verzerrt sein. Eine in strukturiertem Wissen verankerte Rückverfolgungskette kann jedoch unabhängig überprüft werden.
Traditionelle Ontologien sind oft für formale Reasoning-Engines konzipiert und enthalten viele komplexe Axiome, die zur Unterstützung deterministischen symbolischen Schließens aufgebaut wurden.
Ontologien für LLMs benötigen möglicherweise eine andere Balance.
Die Ontologie muss weiterhin präzise sein, aber für das Modell leichter abrufbar, referenzierbar und anwendbar sein.
Die Quelle schlägt vor: KI-freundliche Ontologien sollten sich auf die Bereitstellung eines klaren semantischen Gerüsts konzentrieren, anstatt zu versuchen, alle möglichen Reasoning-Schritte zu kodieren.
Diese Arbeitsteilung ist wertvoll:
Dieser Ansatz vermeidet zwei Extreme.
Das erste Extrem ist ein vollständig unstrukturierter LLM-Workflow, der wichtige Konzepte nur durch Prompts und Dokumente definiert. Das zweite Extrem ist ein übertechnisiertes symbolisches System, das versucht, jedes Detail zu formalisieren und dadurch schwer wartbar wird.
KI-freundliche Ontologien sollten Folgendes anstreben:
Jede wichtige Klasse und Beziehung sollte eine präzise, eindeutige Beschreibung haben.
Schlüsselentitäten und -konzepte sollten kanonische Identifikatoren verwenden, nicht nur Namen.
Definitionen, Fakten und Regeln sollten ihre Quelle, ihren Eigentümer, ihre Version und ihre Gültigkeitsdauer dokumentieren.
Konzepte benötigen menschenlesbare Labels, Beschreibungen, Synonyme und Anwendungsbeispiele.
Die Ontologie sollte in handhabbare Module unterteilt sein, so dass das Modell nur relevante Teile abrufen muss.
Hochwertige Daten und Ausgaben sollten durch explizite Einschränkungen (z. B. SHACL-Shapes oder Validatoren auf Anwendungsebene) geprüft werden.
Da Änderungen der Ontologie das Modellverhalten beeinflussen können, müssen Updates überprüft, versioniert und getestet werden.
Die Anwendung sollte aufzeichnen, welche Konzepte und Fakten dem Modell bereitgestellt wurden.
Die Ontologie sollte Szenarien identifizieren, in denen Regeln unvollständig, Konzepte mehrdeutig oder menschliche Genehmigungen erforderlich sind.
Die semantische Schicht ist nur wertvoll, wenn sie gepflegt wird.
Eine veraltete Ontologie kann dazu führen, dass ein System auf scheinbar hochorganisierte Weise systematisch Fehler macht.
Die Debatte über J-Space verdeutlicht zwei unterschiedliche Ziele.
Das erste ist die Erklärung des Modells selbst: seine internen Repräsentationen, Schaltkreise, Berechnungen und Verhaltensmechanismen.
Das zweite ist die Erklärung der Auswirkungen des Modells: Welche Informationen haben die Ausgabe geprägt, welche Regeln haben Handlungen autorisiert, welche Belege haben Ergebnisse gestützt, und wer kann es überprüfen oder anfechten.
Diese Ziele überschneiden sich, sind aber nicht identisch.
Mechanistische Erklärbarkeit könnte aufdecken, dass ein Modell Täuschung intern repräsentiert hat, bevor es irreführende Ausgaben produziert. Ontologiebasierte Rückverfolgung könnte offenlegen, welche Behauptung falsch war, welche Quelle sie widerlegt hat und welcher nachgelagerte Prozess betroffen war.
Das erste hilft Forschern, internes Verhalten zu verstehen. Das zweite hilft Organisationen, reale Konsequenzen zu steuern.
Daher könnte ein vollständiger Plan für Erklärbarkeit mehrere Ebenen umfassen:
Ontologie-Engineering verstärkt hauptsächlich die Informations- und die Systemebene. Es kann auch die Wirkungsanalyse und Governance unterstützen, indem es Konzepte, Regeln und Quellen explizit macht.
Es ersetzt nicht die neuronale Erklärbarkeit.
Strukturierte Wissensgraphen können keine versteckten Ziele enthüllen, die in den Modellgewichten eingebettet sind. J-Space kann nicht beweisen, dass ein Quelldokument maßgeblich oder eine Geschäftsregel fair ist.
Beide Ansätze lösen verschiedene Teile des Problems.
Die Metapher des Öffnens der KI-Blackbox könnte ein unrealistisches Ziel setzen: vollständige Transparenz bis hin zu jedem einzelnen internen Gewicht und jeder Berechnung.
Für hochmoderne Modelle mag dies auf absehbare Zeit weniger praktikabel sein, als man denkt.
Ein erreichbareres Ziel ist es, die Funktionsweise eines Systems im Kontext seiner Nutzung ausreichend verständlich, nachvollziehbar, testbar und steuerbar zu machen.
Das bedeutet, Systeme so zu entwerfen, dass:
Wo technisch machbar, setzen wir Überwachungsmittel ein.
Die Kernverschiebung besteht darin: Erklärbarkeit nicht länger als ein einzelnes Visualisierungsproblem zu betrachten, sondern als ein Problem des Engineerings und der Governance.
Vielleicht werden wir niemals jede einzelne neuronale Netzberechnung vollständig in eine für Menschen verständliche Geschichte übersetzen können. Dennoch können wir eine Informationsarchitektur aufbauen, die es leichter macht, folgenreiche Ausgaben zu verstehen und in Frage zu stellen.
Ontologie-Engineering übersetzt dieses Ziel in konkrete Arbeit:
Das ist weniger spektakulär als „den Verstand des Modells lesen“, aber in der praktischen Produktion wahrscheinlich nützlicher.
Der ursprüngliche chinesische Artikel endet mit einer werblichen Erwähnung von LegionSpace (ein Produkt im Zusammenhang mit Dun Fu). Die Quelle beschreibt es als eine auf Ontologie-Engineering und nachvollziehbaren Schlussfolgerungen aufgebaute KI-Infrastruktur auf Unternehmensebene.
Diese Adaption hat diese Produktbehauptungen nicht unabhängig bewertet und verwendet sie daher nicht als Beleg für die allgemeinere Argumentation.
Die relevante Lektion ist allgemeingültig: Jede Plattform, die ontologiebasierte Erklärbarkeit verspricht, sollte anhand spezifischer Fragen bewertet werden.
Ein Produkt sollte nicht allein aufgrund der Verwendung eines Wissensgraphen oder der Anzeige eines Schlussfolgerungsgraphen als erklärbar gelten.
J-Space ist der Name, den Anthropic einem kleinen Teil interner Repräsentationen gegeben hat, die durch die Jacobi-Linse identifiziert wurden. Die Forschung deutet darauf hin, dass diese Repräsentationen verbalisierbare Konzepte enthalten können, die für Berichterstattung, Schlussfolgerung und kausale Interventionen verwendet werden können.
Nein. Anthropic beansprucht nicht, dass seine Modelle menschliches Bewusstsein oder subjektive Erfahrungen reproduzieren. J-Space zeigt teilweise funktionale Ähnlichkeiten mit der Global Workspace Theory, aber eine funktionale Analogie ist kein Beweis für menschenähnliches Denken.
Interne Werkzeuge können zeigen, welche Repräsentationen oder Mechanismen das Verhalten beeinflusst haben, aber sie können nicht automatisch bestimmen, ob die Informationen des Modells wahrheitsgetreu, zuverlässig, relevant oder vernünftig sind. Erklärbarkeit erfordert auch Belege, semantische Definitionen, Quellen, Regeln und eine Darstellung der realen Auswirkungen.
Ontologie-Engineering ist die Praxis der formalen Definition von Entitäten, Kategorien, Eigenschaften, Beziehungen und Einschränkungen in einer Domäne. In Softwaresystemen werden Ontologien typischerweise mit Standards wie RDF und OWL dargestellt und können mit SHACL validiert werden.
Ontologien liefern normative Konzepte und explizite Beziehungen, die den Abruf-, Generierungs- und Validierungsprozess verankern können. Sie helfen, Behauptungen mit definierten Konzepten, stützenden Belegen, formalen Regeln und dokumentierten Versionen zu verknüpfen.
Große Sprachmodelle können die Konzepterkennung, Beziehungsentdeckung, Zuordnung und Dokumentenerstellung beschleunigen, aber ihre Vorschläge benötigen eine Expertenüberprüfung. Vollautomatische Ontologiegenerierung könnte Quellendatenfehler reproduzieren, unterschiedliche Konzepte vermischen oder unbegründete Beziehungen erstellen.
Nein. Ontologien können wichtige Ausgaben einschränken und die Rückverfolgbarkeit verbessern, aber sie können nicht alle Modellfehler beseitigen. Zuverlässige Systeme benötigen zusätzlich Qualitätskontrolle beim Abruf, Validierung, Tests, Rechteverwaltung, Überwachung und menschliche Überprüfung.
Sie adressieren unterschiedliche Ebenen der Erklärbarkeit und werden am besten als komplementäre Ansätze eingesetzt. Mechanistische Erklärbarkeit untersucht das interne Verhalten des Modells, während Ontologie-Engineering externe Informationen, Regeln und Entscheidungspfade leichter überprüfbar macht.
Eclipse RDF4J: Ein modulares Java-Framework zum Erstellen, Speichern, Abfragen, Ableiten und Validieren von RDF-Daten.
Die J-Space-Forschung von Anthropic ist ein bedeutender Fortschritt im Bereich der mechanischen Interpretierbarkeit. Sie bietet Forschern eine neue Methode, um eine kleine Anzahl verbalisierbarer interner Repräsentationen in Claude zu beobachten und kausal zu überprüfen.
Diese Studie löst nicht das umfassendere Erklärbarkeitsproblem. Um KI-Systeme zu verstehen, muss auch geklärt werden, welche Informationen sie verwenden, welche Konzepte bedeuten, welche Beweise hinter Behauptungen stehen, welchen Regeln das Verhalten folgt und welche Auswirkungen die Ergebnisse haben.
Die Ontologieentwicklung bietet einen praktikablen Weg zur Formalisierung dieser externen Strukturen. Sie ermöglicht semantische Suche, Validierung, Rückverfolgung, Nachverfolgung und Rechenschaftspflicht – insbesondere in Kombination mit menschlicher Überprüfung und interner Interpretierbarkeitsforschung.
Der wahre Schlüssel zu erklärbarer KI liegt vielleicht nicht darin, sich zwischen „Modell öffnen“ und „externen Rahmen schaffen“ zu entscheiden, sondern darin, beides zu kombinieren.
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