Ispričaj o svom najzanimljivijem projektu u oblasti NLP i LLM, uključujući arhitekturu i ocenu rešenja.

U jednom od mojih projekata u oblasti NLP i LLM, radio sam na sistemu za automatsku analizu i generisanje tekstova za podršku klijentima. Arhitektura je uključivala nekoliko komponenti:

• Predobrada podataka: čišćenje i normalizacija tekstova.
• Model zasnovan na transformatorima (npr. arhitektura slična GPT) za generisanje odgovora.
• Modul za procenu kvaliteta odgovora koristeći metrike perplexity i BLEU.

Za obuku modela korišćeni su veliki korpusi dijaloga i specijalizovani skupovi podataka. Kao rezultat, postignuto je poboljšanje tačnosti odgovora i skraćenje vremena obrade zahteva klijenata. Procena rešenja sprovedena je kako kvantitativno (metrike kvaliteta), tako i kvalitativno (povratne informacije korisnika).