Fodor Alexandra – A nagy nyelvi modellek alkalmazási lehetőségei a szöveganalitikai annotációban

2025 Survey statisztika és adatanalitika MSc Konzulens Katona Eszter

Fodor Alexandra

A szakdolgozat a generatív nagy nyelvi modellek szöveganalitikai annotációs feladatokban való alkalmazhatóságát vizsgálja egy depresszióval kapcsolatos szövegkorpusz segítségével. A kutatás a zárt forráskódú GPT-4o mini és a nyílt forráskódú Llama 3.3  70B teljesítményét hasonlítja össze, mindkét modell esetében zero-shot és few-shot technikák eredményei is összevetésre kerülnek. A pontosság tekintetében a few-shot megközelítés enyhe javuláshoz vezetett a zero-shot technikával szemben. A Llama modell pedig összeségében kicsivel jobb teljesítményt nyújtott, mint a GPT. A két modell pontosság tekintetében inkább közepes eredményt nyújtott, ezzel szemben a konzisztenciájuk és megbízhatóságuk magasnak mondható.

Szakdolgozat megtekintése