Vorbește despre cel mai interesant proiect al tău în domeniul NLP și LLM, inclusiv arhitectura și evaluarea soluției.

În unul dintre proiectele mele de NLP și LLM, am lucrat la un sistem de analiză și generare automată de texte pentru suportul clienților. Arhitectura includea mai multe componente:

• Preprocesarea datelor: curățarea și normalizarea textelor.
• Model bazat pe transformatoare (de exemplu, o arhitectură similară cu GPT) pentru generarea răspunsurilor.
• Modul de evaluare a calității răspunsurilor folosind metrici de perplexitate și BLEU.

Pentru antrenarea modelului, s-au folosit mari corpuri de dialoguri și seturi de date specializate. Ca rezultat, s-a reușit creșterea acurateței răspunsurilor și reducerea timpului de procesare a solicitărilor clienților. Evaluarea soluției s-a făcut atât cantitativ (metrice de calitate), cât și calitativ (feedback de la utilizatori).