Porovnání výkonnosti velkých jazykových modelů na textové klasifikaci klientských reklamací - Frič, Roman; Zimmermann, Pavel, 1980-; Vencovský, Filip; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Diplomová práce se zaměřuje na porovnání výkonnosti vybraných velkých jazykových modelů (LLM) s otevřeným zdrojovým kódem v úloze klasifikace klientských reklamací ČSOB. Primárním cílem je zhodnotit, jaké modely poskytují nejlepší výkonnost ke zpracování reálných dat a posoudit, zda mohou překonat stávající řešení založené na dopředných neuronových sítích, které je nyní v bance implementováno. Dále práce zkoumá, zda přechod na LLM poskytuje dostatečný přínos a umožňuje nahradit současný stav, jenž je méně náročný na výpočetní kapacity. Výsledky poskytují cenné poznatky o možnostech uplatnění LLM s otevřeným zdrojovým kódem a jejich potenciálu ke zvýšení efektivity automatizace pro zpracování reklamací v bankovním sektoru. Teoretické poznatky jsou aplikovány ve výzkumné části práce. Zabývá se problematikou jemného doladění modelů pomocí LoRA techniky, umožňující snížit nároky na tréninkovou kapacitu při zachování vysoké přesnosti klasifikace. Výsledky jednotlivých modelů určují jejich schopnost zlepšit současnou klasifikaci reklamací na základě přesnosti a rychlosti zpracování. Veškerá data jsou zpracována v českém i anglickém jazyce s cílem posoudit, zda překlad reklamací do anglického jazyka povede ke zlepšení přesnosti klasifikace. Pro jemné ladění LLM je využit programovací jazyk Python a knihovny z platformy Hugging Face. Poskytují široké možnosti práce s modely s otevřeným zdrojovým kódem.
Vedoucí práce: Pavel Zimmermann
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: data a analytika pro business [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses