| Zeit: | 29. April 2025, 14:00 – 15:00 Uhr |
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| Veranstaltungsort: | Raum V 5.03 (PWR 05C—V 5.03) Pfaffenwaldring 5C Campus Vaihingen |
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Wir freuen uns, diese zusätzliche Session anbieten zu können. Unser Gast, Ana Barić, wird ihre Forschung vorstellen. Sie promoviert im Bereich NLP am TakeLab FER der Universität Zagreb. Ihre Forschungsinteressen reichen von der Erforschung der Modellunsicherheit in Sprachmodellen bis hin zu verschiedenen Themen der Computational Social Science, wie beispielsweise Sentimentanalyse und Bias-Erkennung.
Abstract
Das hohe Volumen an Vortrainingsdaten für LLMs kann als zweischneidiges Schwert betrachtet werden. Es ermöglicht zwar Generalisierung, führt aber aufgrund der in den Daten erfassten unterschiedlichen Perspektiven auch zu Rauschen und Komplexität bei der Bearbeitung subjektiver Aufgaben. Dies führt zu einer erhöhten Modellsensitivität und schwer interpretierbaren Ausgabevariationen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, können Unsicherheitsmethoden helfen, Datenambiguität zu bewältigen, die Robustheit zu verbessern und die Interpretierbarkeit zu steigern, was zu zuverlässigeren und transparenteren Erkenntnissen führt.
In diesem Vortrag betrachten wir das Unsicherheitsmodell für LLMs erneut und konzentrieren uns dabei auf Schätzung, Bewertung und Kalibrierung aus der Perspektive der Computational Social Science. Wir untersuchen das Dilemma zwischen Unsicherheit und Vertrauen, wie verschiedene Unsicherheitsquellen für subjektive Aufgaben genutzt werden können und den Zusammenhang zwischen Unsicherheit und menschlicher Labelvariation. Gleichzeitig beleuchten wir offene Herausforderungen an der Schnittstelle von Unsicherheit und Sozialwissenschaften.
Die Session findet auf Englisch statt.
Im Anschluss an das Kolloquium laden wir Sie zu Kaffee und Kuchen ein.
[Bild: SRF IRIS]
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