„BigScience - Forschungsworkshop über große mehrsprachige Modelle und Datensätze“ zielt darauf ab, einen anderen Weg zur Erstellung, Untersuchung und gemeinsamen Nutzung großer Sprachmodelle und großer Forschungsartefakte im Allgemeinen innerhalb der KI/NLP-Forschungsgemeinschaften aufzuzeigen. Es wird geleitet von HuggingFace, der AI-Community, die hochmoderne Modelle auf der Grundlage der Open-Source-Referenz für maschinelles
Lernen erstellt, trainiert und implementiert.
 
Weiterhin ist Prof. Dr. Mieskes im Projekt „ReproHum: Untersuchung der Reproduzierbarkeit menschlicher Beurteilungen im NLP“ (unter Leitung der University of Aberdeen; Förderung: EPSRC UK) involviert. Die Hauptziele des ReproHum-Projekts sind die Entwicklung eines
methodischen Rahmens für das Testen der Reproduzierbarkeit menschlicher Bewertungen in NLP und eines Multi-Labor-Paradigmas für die Durchführung solcher Tests in der Praxis, wobei die erste Studie dieser Art in NLP durchgeführt wird.
 
Ein weiteres aktuelles Projekt von Frau Prof. Dr. Mieskes ist „Multi-CrowsPairs - eine
multilinguale Datenbasis zur Aufdeckung von Vorurteilen und Stereotypen in Sprachmodellen“ (in Zusammenarbeit mit der Université de Sorbonne, Frankreich). Es ist allgemein bekannt, dass Sprachmodelle, wie sie in der maschinellen Sprachverarbeitung bspw. für die Generierung von Texten verwendet werden, voller Vorurteile und Biases sind. Im Projekt „Multi-CrowsPairs“
erstellt sie in Kooperation mit verschiedenen Partnern einen Datensatz in verschiedenen
Sprachen (bspw. Deutsch, Spanisch,Chinesisch, Arabisch, Portugiesisch etc), in dem
verschiedene Vorurteile gelistet werden. Diese dienen dazu Sprachmodelle der jeweiligen
Sprachen auf ihre Vorurteile und Biases hin zu überprüfen.