Расскажи про свой самый интересный проект в сфере NLP и LLM, включая архитектуру и оценку решения.

В одном из моих проектов по NLP и LLM я работал над системой автоматического анализа и генерации текстов для поддержки клиентов. Архитектура включала несколько компонентов:

• Предобработка данных: очистка и нормализация текстов.
• Модель на базе трансформеров (например, GPT-подобная архитектура) для генерации ответов.
• Модуль оценки качества ответов с использованием метрик перплексии и BLEU.

Для обучения модели использовались большие корпуса диалогов и специализированные датасеты. В результате удалось повысить точность ответов и сократить время обработки запросов клиентов. Оценка решения проводилась как количественно (метрики качества), так и качественно (обратная связь от пользователей).