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Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12008/46066 How to cite
Title: Búsqueda de respuestas en documentos institucionales utilizando grandes modelos de lenguaje.
Authors: Sastre, Ignacio
Tutor: Rosá, Aiala
Moncecchi, Guillermo
Type: Tesis de grado
Keywords: Procesamiento de Lenguaje Natural, Búsqueda de respuestas, Recuperación de Información, Grandes Modelos de Lenguaje, Retrieval- Augmented Generation
Issue Date: 2024
Abstract: Con la llegada de los grandes modelos de lenguaje (Large Language Model -LLM), los modelos conversacionales están convirtiéndose de manera progresiva en una alternativa interesante para interactuar con diferentes fuentes de información utilizando únicamente el lenguaje natural. Sin embargo, estos modelos enfrentan dificultades importantes, como las alucinaciones o razonamientos incorrectos, o la imposibilidad de presentar las fuentes de información utilizadas, lo que se hace más evidente en tareas acotadas a dominios específicos, como puede ser responder preguntas sobre un tema particular. Este proyecto se centra en la exploración e implementación de métodos que permiten acotar la generación de respuestas de los LLMs en contextos específicos. La motivación principal es construir una herramienta que asista al Espacio de Orientación y Consulta (EOC) de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República en la tarea de responder consultas de estudiantes, utilizando una base de documentos institucionales como fuente de información. Se exploran varios métodos, como Retrieval-Augmented Generation (RAG), Fine-tuning de LLMs, y la utilización de Grandes ventanas de contexto. Se propone un nuevo método llamado Prompting de Derivaciones, basado en el concepto de derivaciones lógicas, que permite guiar la generación de respuestas de los LLMs. Se evalúan los métodos sobre un conjunto de preguntas y respuestas reales y se realiza un análisis de los resultados obtenidos. Finalmente, se desarrolla un prototipo de una herramienta web que permite realizar consultas sobre la Facultad de Ingeniería utilizando los diferentes métodos explorados. Este prototipo está siendo evaluado por el EOC para brindar retroalimentación y validar su utilidad en un contexto real.
Publisher: Udelar. FI.
Citation: Sastre, I. Búsqueda de respuestas en documentos institucionales utilizando grandes modelos de lenguaje [en línea] Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2024.
Obtained title: Ingeniero en Computación.
University or service that grants the title: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería
License: Licencia Creative Commons Atribución (CC - By 4.0)
Appears in Collections:Tesis de grado - Instituto de Computación

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