Riesgos Asociados A La Creación Y Uso De Aplicaciones Utilizando Modelos Grandes De Lenguaje (LLM)
Santiago Jesús Vasconcello Acuña
- Profesor guía: Sr. Pablo Isla
- Profesor correferente: Sr. Thierry de Saint Pierre
Este trabajo investiga los riesgos inherentes a la creación y uso de aplicaciones basadas en Modelos Grandes de Lenguaje (LLM) en la industria. Su foco es en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) específicamente la generación de texto, excluyendo otras formas de inteligencia artificial generativa. El proyecto se basa en la experiencia de desarrollar una aplicación utilizando LLM y analiza los riesgos que pueden afectar tanto al equipo de desarrollo como a los resultados obtenidos. Se determinan los factores de riesgo en la creación y uso de estas aplicaciones, utilizando como caso de estudio un proyecto de búsqueda de jurisprudencia en tribunales ambientales. La metodología empleada incluye la creación del proyecto, un ejemplo práctico de uso y la evaluación de riesgos en cada etapa del proceso. El objetivo es proporcionar una estructura para aplicaciones que usen LLM, analizar los problemas y riesgos asociados con el uso de información para alimentar estos modelos, incluyendo un proceso completo de ETL (Extract, Transform, Load).
Palabras Clave: Modelos Grandes de Lenguaje (LLM), Generación de Texto, Riesgo, Inteligencia Artificial, Proceso de ETL, Jurisprudencia Ambiental
This work investigates the inherent risks in the creation and use of applications based on Large Language Models (LLM) in the industry. Its focus is on Natural Language Processing (NLP), specifically text generation, excluding other forms of generative artificial intelligence. The project is based on the experience of developing an application using LLM and analyzes the risks that can affect both the development team and the obtained results. The risk factors in the creation and use of these applications are determined, using as a case study a jurisprudence search project in environmental courts. The methodology employed includes the creation of the project, a practical example of use, and the evaluation of risks at each stage of the process. The goal is to provide a structure for applications that use LLM, analyze the problems and risks associated with the use of information to feed these models, including a complete ETL (Extract, Transform, Load) process.
Keywords: Large Language Models (LLM), Text Generation, Risk, Artificial Intelligence, ETL Process, Environmental Jurisprudence
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