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Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation(m/w/x)
Description
In dieser Masterarbeit beschäftigst du dich mit der Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation. Dein Alltag umfasst die Implementierung neuer Modelle sowie die Evaluierung innovativer Methoden im Vergleich zu bestehenden Ansätzen.
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Requirements
- •Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise im Bereich NLP und Transformer-Modelle
- •Sehr gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch oder HuggingFace
- •Motivation, sich mit aktuellen Explainability-Ansätzen auseinanderzusetzen
- •Wissenschaftliches Interesse an Evaluationsmetriken in modernen KI-Systemen
Tasks
- •Aktuelle Modelle zur Autorschaftsverifikation implementieren
- •Eine neuartige Erklärbarkeitsmethode für Transformer-Modelle erforschen und implementieren
- •Die Methode ausführlich evaluieren und mit bestehenden SOTA-Methoden vergleichen
- •Standard-Datensätze wie PAN verwenden
Tools & Technologies
Languages
German – Business Fluent
- Fraunhofer-GesellschaftFull-timeTemporary contractOn-siteNot specifiedDarmstadt
- Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Erkennung von Hybridtexten mit menschlichen und LLM-generierten Anteilen(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Lokalisierung von Sicherheitsneuronen in Text2Image-Modellen(m/w/x)
Full-timeOn-siteNot specifiedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteExperiencedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Faire und ausbalancierte Altersschätzung durch dynamisches, gruppenweises Training(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt
Masterarbeit: Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation(m/w/x)
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Description
In dieser Masterarbeit beschäftigst du dich mit der Erklärbarkeit von Transformer-Modellen in der Autorschaftsverifikation. Dein Alltag umfasst die Implementierung neuer Modelle sowie die Evaluierung innovativer Methoden im Vergleich zu bestehenden Ansätzen.
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Requirements
- •Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise im Bereich NLP und Transformer-Modelle
- •Sehr gute Python-Kenntnisse, vorzugsweise Erfahrung mit PyTorch oder HuggingFace
- •Motivation, sich mit aktuellen Explainability-Ansätzen auseinanderzusetzen
- •Wissenschaftliches Interesse an Evaluationsmetriken in modernen KI-Systemen
Tasks
- •Aktuelle Modelle zur Autorschaftsverifikation implementieren
- •Eine neuartige Erklärbarkeitsmethode für Transformer-Modelle erforschen und implementieren
- •Die Methode ausführlich evaluieren und mit bestehenden SOTA-Methoden vergleichen
- •Standard-Datensätze wie PAN verwenden
Tools & Technologies
Languages
German – Business Fluent
About the Company
Fraunhofer-Gesellschaft
Industry
Research
Description
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
- Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Robustheit von Autorschaftsverifikation gegenüber Adversarial Obfuscation(m/w/x)
Full-timeTemporary contractOn-siteNot specifiedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Erkennung von Hybridtexten mit menschlichen und LLM-generierten Anteilen(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Lokalisierung von Sicherheitsneuronen in Text2Image-Modellen(m/w/x)
Full-timeOn-siteNot specifiedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Aktuelle Backdoor Detektionsverfahren angreifen(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteExperiencedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Faire und ausbalancierte Altersschätzung durch dynamisches, gruppenweises Training(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt