Parla del tuo progetto più interessante nel campo del NLP e LLM, inclusa l'architettura e la valutazione della soluzione.

In uno dei miei progetti di NLP e LLM, ho lavorato su un sistema di analisi e generazione automatica di testi per il supporto clienti. L'architettura includeva diversi componenti:

• Pre-elaborazione dei dati: pulizia e normalizzazione dei testi.
• Modello basato su trasformatori (ad esempio, architettura simile a GPT) per la generazione di risposte.
• Modulo di valutazione della qualità delle risposte utilizzando metriche di perplexity e BLEU.

Per l'addestramento del modello, sono stati utilizzati grandi corpora di dialoghi e dataset specializzati. Di conseguenza, è stato possibile migliorare la precisione delle risposte e ridurre i tempi di elaborazione delle richieste dei clienti. La valutazione della soluzione è stata condotta sia quantitativamente (metriche di qualità) che qualitativamente (feedback degli utenti).