Fale sobre o seu projeto mais interessante na área de NLP e LLM, incluindo a arquitetura e a avaliação da solução.

Numa um dos meus projetos de PLN e LLM, trabalhei num sistema de análise e geração automática de textos para suporte ao cliente. A arquitetura incluía vários componentes:

• Pré-processamento de dados: limpeza e normalização de textos.
• Modelo baseado em transformadores (por exemplo, arquitetura semelhante ao GPT) para geração de respostas.
• Módulo de avaliação da qualidade das respostas usando métricas de perplexidade e BLEU.

Para treinar o modelo, foram utilizados grandes corpos de diálogos e conjuntos de dados especializados. Como resultado, foi possível melhorar a precisão das respostas e reduzir o tempo de processamento das solicitações dos clientes. A avaliação da solução foi realizada tanto quantitativamente (métricas de qualidade) quanto qualitativamente (feedback dos usuários).