Cuéntame sobre tu proyecto más interesante en el campo de NLP y LLM, incluyendo la arquitectura y la evaluación de la solución.

En uno de mis proyectos de PNL y LLM, trabajé en un sistema de análisis y generación automática de textos para soporte al cliente. La arquitectura incluía varios componentes:

• Preprocesamiento de datos: limpieza y normalización de textos.
• Modelo basado en transformadores (por ejemplo, arquitectura similar a GPT) para la generación de respuestas.
• Módulo de evaluación de la calidad de las respuestas utilizando métricas de perplexidad y BLEU.

Para entrenar el modelo, se utilizaron grandes corpus de diálogos y conjuntos de datos especializados. Como resultado, se logró mejorar la precisión de las respuestas y reducir el tiempo de procesamiento de las solicitudes de los clientes. La evaluación de la solución se realizó tanto de forma cuantitativa (métricas de calidad) como cualitativa (retroalimentación de los usuarios).