Mesélj a legérdekesebb projektedről az NLP és LLM területén, beleértve az architektúrát és a megoldás értékelését.

Az egyik NLP és LLM projektemben egy automatikus szövegelemző és generáló rendszeren dolgoztam ügyféltámogatás céljából. Az architektúra több összetevőt tartalmazott:

• Adat-előkészítés: szövegek tisztítása és normalizálása.
• Transformer-alapú modell (például GPT-szerű architektúra) a válaszok generálásához.
• A válaszok minőségének értékelése perplexity és BLEU metrikák segítségével.

A modell tanításához nagy dialógus-korpuszokat és szakosított adatgyűjteményeket használtunk. Ennek eredményeként javult a válaszok pontossága és csökkent a klienskérések feldolgozási ideje. A megoldást mind kvantitatív (minőségi metrikák), mind kvalitatív (felhasználói visszajelzések) módon értékeltük.