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Research

Transformer-Probing für Linguistik-Forschungsgruppe

FreeVerified credential4 WochenAdvanced

Übersicht

Worum es bei diesem Projekt geht.

Sie konzipieren drei Probing-Tasks für deutsche grammatische Phänomene und erstellen pro Task 600 minimal-paar-Beispiele. Trainieren Sie pro Modell und pro Task einen Linear-Probe auf den Hidden-States jeder Layer (12 oder 24 Layers, je nach Modellgröße). Visualisieren Sie pro Task die Layer-wise Accuracy-Kurve. Vergleichen Sie gbert-large und German-XLM-R-large. Schreiben Sie einen 7-seitigen Konferenz-Style-Bericht (Zielkonferenz: BlackboxNLP-Workshop bei EMNLP). Liefern Sie Code-Repo plus alle Probing-Datensätze.

CredentialBlockchain-anchored
ShareableLinkedIn-ready
LanguageEnglish
PaceSelf-paced

Das Briefing

Was Du tust und was Du zeigst.

In welchen Layers deutscher Sprachmodelle ist Wissen über Subjekt-Verb-Kongruenz, Genus und Negation-Scope kodiert?

Earning criteria — what you'll demonstrate

  • Probing als linguistisch-fundierte ML-Methode konzipieren
  • Minimal-Pair-Datensätze für deutsche grammatische Phänomene erstellen
  • Hidden-State-Analyse pro Layer durchführen
  • Workshop-Style-Bericht im linguistisch-computationellen Standard schreiben

Studienpassung

Wo dies in Dein Studium passt.

Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.

Fähigkeiten

Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.

Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.

Karrieren

Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.

Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.

Karrierewege, die das aufbaut

Kanonische Rollen

ML-Forscher:in

Probing-Studien sind eine Frontier-Disziplin in Interpretability-Forschung; die Erfahrung qualifiziert für Research-Track-Rollen in AI-Safety- und Interpretability-Labs.

Dieses Projekt schärft

  • model-probing
  • transformer-analysis
  • research-methodology

Forschungswissenschaftler:in

Wer einen Workshop-Style-Bericht für BlackboxNLP konzipiert, übt exakt die Publikations-Disziplin, die Research Scientists in akademischen Labs liefern müssen.

Dieses Projekt schärft

  • model-probing
  • research-methodology
  • transformer-analysis

KI-Sicherheits-Forscher:in

Interpretability ist die methodische Brücke zwischen ML-Probing und AI Safety — diese Erfahrung passt direkt auf AI-Safety-Research-Profile in Anthropic-/DeepMind-Stil-Labs.

Dieses Projekt schärft

  • model-probing
  • transformer-analysis
  • pytorch

Noch eine Sache

Du kannst ein Zertifikat bis Freitag in Deinem Lebenslauf haben.