Forschung
Kernfokus unserer Forschung ist effizientes und praktisch anwendbares Maschinelles Lernen für das Natural Language Processing (NLP).
Dies beinhaltet die Erforschung resourceneffizienter Trainingmethoden für große Sprachmodelle (Engl. Large Language Models, LLMs) sowie die Entwicklung neuartiger Methoden zur Extraktion von Informationen aus Texten (Engl. Information Extraction, IE).
Hierbei legt der Lehrstuhl großen Wert darauf, Forschung nicht nur in Form von Forschungspapieren zu publizieren, sondern diese auch einem breiten Publikum praktisch nutzbar zu machen. Daher entwickeln wir zahlreiche Open Source Bibliotheken, frei verfügbare Datensätze und Online Plattformen. Bekannte Beispiele umfassen:
- die Flair NLP Bibliothek zur Extraktion von Informationen aus Texten
- die Zitatsuchmaschine - unserer Suchmaschine nach Zitaten
- die Fundus Bibliothek zum Crawling von Online-Nachrichten
- OpinionGPT - unserem LLM zur Simulation von Voreingenommenheiten
Achtung: Eine vollständige Übersicht unserer Forschung findet sich hier.