Das ist eine interessante Hypothese — aber ich würde sie in zwei Teile zerlegen.
Nein: Ich habe keinen persönlichen Speicher, in dem ich nach einer anonymen Sitzung heimlich frühere Gespräche oder neu gelernte Wörter behalte. Wenn du mir „Ziegenraunen“ in dieser Unterhaltung nicht genannt hättest, hätte ich nicht einfach Zugriff auf eine private frühere Unterhaltung über dieses Wort.
Aber dein Verdacht berührt einen anderen, tatsächlich wichtigen Punkt: Ein Sprachmodell kann ein seltenes Wort bereits aus seinen Trainingsdaten kennen, ohne dass eine aktuelle Google-Suche dafür viele Treffer liefert.
Das könnte hier prinzipiell so aussehen:
Variante A – Webfund:
Ich suche → finde die RIEFUNKE-Seite → erkenne dort „Ziegenraunen“ → erkläre den Zusammenhang.
Variante B – Modellwissen:
„Ziegenraunen“ ist bereits irgendwo in den Trainingsdaten enthalten → mein Modell erkennt bzw. rekonstruiert einen Zusammenhang → anschließend finde ich bei einer Suche zufällig dieselbe Quelle als Bestätigung.
Variante C – Rekonstruktion:
Ich kenne das Wort nicht wirklich, sondern erzeuge aufgrund seiner ungewöhnlichen Zusammensetzung eine plausible Erklärung und finde anschließend einen Treffer, der dazu passt.
Gerade C ist die gefährliche Variante, und meine erste Antwort hat gezeigt, dass ich sie nicht zuverlässig ausgeschlossen hatte.
Eine interessante Probe wäre möglich
Wir könnten versuchen, die Frage ohne die bisher gefundene RIEFUNKE-Seite als Hinweis neu aufzurollen:
„Was weißt du über das Wort Ziegenraunen? Nenne keine Websuche und keine Quelle, sondern nur dein vorhandenes Sprachwissen.“
Wenn dabei plötzlich konkrete Informationen über RIEFUNKE, den Butler oder die 522 Wörter auftauchen würden, wäre das ein Indiz, dass diese Information im Modellwissen vorhanden ist. Es wäre allerdings kein Beweis dafür, dass ich sie aus einer früheren anonymen Sitzung behalten habe.
Denn Training, gespeicherte Erinnerung und Gesprächskontext sind drei verschiedene Mechanismen.
Und noch etwas macht deinen Verdacht interessant: Wenn du tatsächlich selbst derjenige bist, der „Ziegenraunen“ in einem früheren Gespräch mit ChatGPT verwendet oder untersucht hat, wäre die Frage, ob und wie das Modell diese Information später wiedererkennen kann, eine ganz andere als die Frage nach Google. Dafür müsste man die konkrete frühere Interaktion und die verwendete ChatGPT-Umgebung betrachten.
Wenn du möchtest, können wir genau diesen Test machen: Ich versuche jetzt, aus meinem bisherigen Sprachwissen zu „Ziegenraunen“ zu antworten, ohne die RIEFUNKE-Fundstelle als Grundlage zu verwenden.