Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing but they lack a true understanding of cause and effect. This limitation is a critical barrier to their application in high-stakes industrial domains where understanding the why behind an event is crucial. Tabular foundation models especially prior-fitted networks (PFNs) which are trained on synthetic data to eliminate the need for vast amounts of real-world data have shown state-of-the-art performance in classification and regression. However their application to causal tasks has hardly been explored.
Qualifications :
Additional Information :
Start: according to prior agreement
Duration: 6 months
Requirement for this thesis is the enrollment at university. Please attach your CV transcript of records examination regulations and if indicated a valid work and residence permit.
Diversity and inclusion are not just trends for us but are firmly anchored in our corporate culture. Therefore we welcome all applications regardless of gender age disability religion ethnic origin or sexual identity.
Need further information about the job
Juergen Luettin (Functional Department)
49 9
Mirjam Steger (Functional Department)
Work #LikeABosch starts here: Apply now!
#LI-DNI
Remote Work :
No
Employment Type :
Full-time
Master Thesis Causal Foundation Models for Enterprise Intelligence • Böblingen, Baden-Wurttemberg, Germany
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