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Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation(m/w/x)
Entwicklung und Evaluation von Methoden zur Nachvollziehbarkeit komplexer Sprachmodelle in der Autorenerkennung bei Organisation für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten. Sehr gute Python-Kenntnisse und Machine Learning-Wissen erforderlich. Selbstständige Arbeitszeiteinteilung, individuelle Lösungen für Barrierefreiheit.
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Anforderungen
- Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise NLP und Transformer-Modelle
- Sehr gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch oder HuggingFace
- Motivation zur Auseinandersetzung mit aktuellen Explainability-Ansätzen
- Wissenschaftliches Interesse an Evaluationsmetriken in KI-Systemen
Aufgaben
- Aktuelle Modelle zur Autorschaftsverifikation implementieren
- Neuartige Erklärbarkeitsmethode für Transformer-Modelle erforschen
- Erklärbarkeitsmethode im Kontext der Autorschaftsverifikation implementieren
- Methode ausführlich evaluieren
- Ergebnisse mit aktuellen SOTA-Methoden vergleichen
- Standard-Datensätze wie PAN für die Analyse nutzen
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Selbstständige Arbeitszeiteinteilung
- Einblicke in Forschung und Anwendung
- Vielfältige und anpassbare Aufgaben
- Individuelle Lösungen für Barrierefreiheit
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Zur Originalanzeige bei Fraunhofer-GesellschaftÜber das Unternehmen
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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