Evaluarea calității și optimizarea procesului de generare a conținutului textual

Abstract

Цель исследования заключается в выявлении возможностей и ограничений модели GPT при создании текстового контента, а также в разработке практических методов оптимизации для повышения качества генерируемого контента.

Объектом исследования является изучение языковой модели GPT, включая её структуру, архитектуру и методы применения, а также анализ методов оценки качества генерируемого контента, включая рассмотрение различных метрик и подходов.

Задачи исследования: подготовка экспериментального набора данных, содержащего примеры генерируемого контента и экспертную оценку его качества; применение различных метрик и методов для оценки качества текстов, сгенерированных языковой моделью GPT; разработка и тестирование методов оптимизации процесса генерации контента с использованием GPT, включая fine-tuning и настройку параметров; сравнение результатов до и после применения методов оптимизации, оценка их эффективности.

На основе полученных результатов будут сформулированы общие выводы, а также предложены рекомендации по улучшению процесса генерации контента с использованием языковой модели GPT. Работа направлена на раскрытие потенциала модели и разработку практических рекомендаций для оптимизации её использования в сфере генерации текстового контента.

Scopul cercetării constă în identificarea posibilităților și limitărilor modelului GPT în generarea conținutului textului, precum și în dezvoltarea unor metode practice de optimizare pentru îmbunătățirea calității conținutului generat.

Obiectul cercetării constă în studiul modelului lingvistic GPT, inclusiv structura sa, arhitectura și metodele de aplicare, precum și analiza metodelor existente de evaluare a calității conținutului generat, inclusiv examinarea diferitelor metrici și abordări.

Obiectivele cercetării: pregătirea unui set experimental de date care include exemple de conținut generat și evaluarea expertă a calității acestuia; aplicarea diferitelor metrici și metode pentru evaluarea calității textelor generate de modelul lingvistic GPT; dezvoltarea și testarea metodelor de optimizare a procesului de generare a conținutului utilizând GPT, inclusiv fine-tuning și ajustarea parametrilor; compararea rezultatelor înainte și după aplicarea metodelor de optimizare, evaluarea eficacității acestora.

Bazându-se pe rezultatele obținute, vor fi formulate concluzii generale, iar de asemenea, vor fi propuse recomandări pentru îmbunătățirea procesului de generare a conținutului utilizând modelul lingvistic GPT. Lucrarea are ca scop dezvăluirea potențialului modelului și elaborarea de recomandări practice pentru optimizarea utilizării sale în generarea de conținut text.

The research goal is to identify the capabilities and limitations of the GPT model in generating text content and to develop practical optimization methods to enhance the quality of the generated content.

The object of the research is the study of the GPT language model, including its structure, architecture, and application methods, as well as the analysis of existing methods for evaluating the quality of generated content, including examining various metrics and approaches.

Research objectives: preparation of an experimental dataset that includes examples of generated content and expert evaluation of its quality; application of various metrics and methods to evaluate the quality of texts generated by the GPT language model; development and testing of optimization methods for the content generation process using GPT, including fine-tuning and parameter adjustment; comparison of results before and after applying optimization methods, evaluating their effectiveness.

Based on the obtained results, general conclusions will be formulated, and recommendations will be proposed to improve the content generation process using the GPT language model. The work aims to uncover the potential of the model and develop practical recommendations for optimizing its use in text content generation.