Motivation, Problembeschreibung

Literaturzitate
CodeHalu - 

Will ich Halluzinationen erkennen?
Will ich es Klassifizieren?
Auf einen Use-Case runterbrechen
Können wir die Ergebnisse nachvollziehen?
Wo will ich das andocken?
Wieso ist eine solche Klassifikation wichtig?
Mit welcher Methode will ich es nachvollziehen?

Nähere Beschreibung des Benchmarks
Wie sehen die Datensätze aus?
Einführung des State of the Art mit den Benchmarks?

Genauere Vorstellung der Architektur von LettuceDetect.
2 Szenarien, gelesen in Literatur und SE 

Aufstellung eines Frameworks um Halluzinationsentdeckung, hlift das?
Ich habe so eine Pipeline und kann das einbinden an ein Konkretes Projekt.
Proof of concept, definierung des Projektes und LettuteDetect

Schwammige Formulierung in Motivation.
Problembeschreibung: wer macht bereits Halluzinationsentdeckung in Code

Was leisten die einzelnen Komponenten und wie kann ich das Proof of concept aufstellen?

Part mit LLM wird noch nicht verstanden.
Für proof of principle

Dem Leser stärker Erklären wo angesetzt wird.

Bauen von etwas was in der Literatur 

Was man amchen k:onnte wäre eine überprüfung die könnten etwas bis zu einem bestimmten Grad erkennen.
Praktischer Versuch: Proof of Principle, kann ich damit iwi arbeiten
Beispielprojekt aufsetzen 

Anhand welcher Aufgabentypen kann ich besonders addressieren? Mit welchen Sprachmodellen will ich da ran gehen.

Seite mehr ist  nicht schlimm
aa was ist das ziel
b an wen richtet sich das ganze

Knackpunkt proof of principle, stelle der Code-Generierung Copilot Pipeline an Copilot hinzufügen 

verschiedene Aussagen vorne rausgreifen. Datensatz zusammenstellen in Anlehnung der Datensätze möglicherweise
2-3 Methoden um Halluzinationsentdeckung aus codehalu einbinden
welche schritte von pipeline

woher kommt der generierte Code???
an wen richtet sich das ganze?