Implementasi Fine-Tuning LLM Chatbot untuk Membuat Automatic Customer Service - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUHAMMAD JASIR NABIL
Informasi Umum
Kode
25.04.590
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Natural Language Processing (nlp)
Dilihat
378 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Dalam era digital, institusi pendidikan menghadapi tantangan besar dalam menyediakan layanan informasi yang cepat, akurat, dan efisien kepada mahasiswa. Tingginya volume pertanyaan terkait kegiatan akademik, administrasi, dan layanan kampus sering menyebabkan keterlambatan layanan.Teknologi chatbot berbasis kecerdasan buatan, khususnya yang menggunakan Large Language Model (LLM), menawarkan potensi besar untuk mengatasi permasalahan ini. Namun, implementasi LLM dalam lingkungan akademis masih jarang dilakukan, dan adaptasinya terhadap kebutuhan spesifik institusi masih menjadi tantangan utama.. Penelitian ini mengembangkan chatbot berbasis Llama-2-7B-Chat dengan metode fine-tuning menggunakan teknik Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA). Evaluasi dilakukan untuk mengukur kinerja model menggunakan tiga metrik utama, yaitu BLEU, ROUGE, dan USR. Model terbaik menghasilkan skor evaluasi sebagai berikut: BLEU mencapai nilai rata-rata 0.22, menunjukkan kesesuaian jawaban dengan referensi; ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUG
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMMAD JASIR NABIL |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Donni Richasdy, Prati Hutari Gani |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
