Modelos de evaluación en Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Sanz Barreras, Rebeca
Íñiguez Dieste, David (dir.) ; Rivero García, Alejandro (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2024

Graduado en Física

Resumen: A la hora de diseñar un modelo de lenguaje de Inteligencia Artificial capaz de proponer respuestas a una pregunta debe tenerse un feedback indicador en su entrenamiento de cuan buena ha sido la respuesta. Este feedback puede tener su origen en un modelo de Machine Learning entre muchos otros. El desarrollo de este trabajo se fundamenta en el diseño de un algoritmo capaz de predecir la calidad de una respuesta mediante una puntuación. Para ello se exploran varias técnicas, tanto de extracción de características como de clasificación de las mismas, con el objetivo último de converger al modelo con mejor rendimiento.
Esto tiene una aplicación directa con el proyecto de la spin-off Kampal Data Solutions, el cual engloba una herramienta online generadora de inteligencia colectiva, Kampal Collective Learning. Esta prevé la implementación de bots, o lo que es lo mismo, modelos de lenguaje generadores de respuestas. Estos simularán usuarios conectados proponiendo buenas ideas a considerar por el resto de individuos. El rendimiento de estos simuladores será evaluado con el modelo desarrollado en este trabajo.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado