Desarrollo de un asistente virtual académico basado en un modelo de lenguaje preentrenado(LLM) para estudiantes de la FICA

Abstract

El acceso a la normativa de la Facultad de Ingeniería en Ciencias Aplicadas (FICA) de la Universidad Técnica del Norte suele ser un proceso poco eficiente, dado que estudiantes y docentes deben revisar manualmente documentos extensos, lo que dificulta obtener información específica de manera rápida y confiable. Para abordar esta cuestión, este trabajo propone la creación de un asistente virtual fundamentado en un modelo lingüístico de gran tamaño (LLM), al que se le reentrenará utilizando técnicas de fine-tuning, para así ofrecer respuestas precisas y contextualizadas a preguntas sobre la normativa institucional. El modelo CRISP-DM fue el método utilizado, lo que posibilitó construir de manera sistemática las etapas de entendimiento, recolección, limpieza y ordenamiento de los datos normativos en un corpus que es compatible con el proceso de entrenamiento. de fine-tuning, adecuando el modelo base al ámbito particular de la normativa universitaria y optimizando su rendimiento en trabajos de respuesta a preguntas, los hallazgos demuestran que el asistente virtual puede producir respuestas coherentes y en tiempo real, mejorando de manera significativa la consulta de normativas por la comunidad universitaria. En síntesis, el prototipo es una contribución innovadora en el ámbito académico porque no solo actualiza la forma de acceder a información normativa, sino que además sienta las bases para la creación de futuros sistemas de soporte institucional fundamentados en inteligencia artificial.