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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/50487 Cómo citar
Título: Generación de shaders utilizando large language models.
Autor: Ferrando Olaizola, Santiago
Tutor: Clark, Christian
Tomás, Laurenzo
Tipo: Tesis de grado
Palabras clave: Shaders, Generación automática de código, Lenguaje natural, LLMs, GPT, RAG, Fine-tuning, Corpus colaborativo, FAISS, Computación gráfica, Inteligencia artificial
Fecha de publicación: 2025
Resumen: La generación automática de código a partir de descripciones en lenguaje natural es un área en rápida evolución, impulsada por los avances en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Estudios previos han demostrado la eficacia de los LLMs en la generación de código en lenguajes tradicionales, pero la creación automática de shaders, programas especializados que se ejecutan en la GPU para calcular efectos visuales, sigue siendo un reto significativo debido a la necesidad de generar resultados que se correspondan visualmente con la descripción ingresada. Para abordar estas dificultades, el proyecto aplicó técnicas como Fine-Tuning y Retrieval-Augmented Generation (RAG), junto con el uso de bases de datos vectoriales, para mejorar la generación de shaders a partir de prompts en lenguaje natural. Los resultados muestran que, si bien el Fine-Tuning sobre un corpus reducido no fue suficiente para mejorar sustancialmente la generación de shaders, la integración de RAG permitió mejorar la precisión y coherencia del código generado. Este trabajo ofrece una plataforma interactiva y útil para la creación de visuales gráficos a partir de descripciones textuales, reduciendo la barrera técnica para usuarios sin experiencia en programación gráfica. Además, al incorporar retroalimentación de los usuarios sobre la calidad gráfica de los resultados, el sistema no solo mejora su rendimiento, sino que también contribuye a un corpus abierto, etiquetado y en constante expansión.
Editorial: Udelar. FI.
Citación: Ferrando Olaizola, S. Generación de shaders utilizando large language models [en línea] Tesis de grado. Montevideo: Udelar. FI. INCO, 2025.
Título Obtenido: Ingeniero en Computación.
Facultad o Servicio que otorga el Título: Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
Licencia: Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
Aparece en las colecciones: Tesis de grado - Instituto de Computación

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