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Huaranga, E., (2023). Distilling ontologies from large language models [Trabajo de fin de máster, Universidad Politécnica de Madrid]. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3604718https://oa.upm.es/76086
Huaranga, E., Distilling ontologies from large language models [Trabajo de fin de máster]. ES: Universidad Politécnica de Madrid; 2023. https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3604718https://oa.upm.es/76086
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Título: Distilling ontologies from large language models
Otros títulos: Destilando ontologías de grandes modelos de lenguaje
Autor(es): Huaranga Junco, Edgar Jesús
Asesor(es): García Castro, Raúl; Calleja Ibáñez, Pablo
Palabras clave: Inteligencia artificial; Grandes modelos de lenguaje; Ontologías; Grafos de conocimiento
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
Fecha de publicación: jul-2023
Institución: Universidad Politécnica de Madrid
Resumen: En el campo de la informática, una ontología es una descripción formal explícita de conceptos en un
dominio específico de conocimiento. El uso de esta representación ha permitido compartir un
entendimiento común de cómo se debería estructurar información entre personas, instituciones y
agentes trabajando en un campo específico. El proceso de creación de estas ontologías puede
presentar grandes dificultades. Afortunadamente, las tecnologías más recientes, como los grandes
modelos de lenguaje (LLM) pueden ser una gran herramienta para enfrentar estos desafíos.
Sin embargo, una de las críticas de mayor peso que recibe esta tecnología es justamente su falta de
conocimiento, una insuficiencia que genera las alucinaciones en las que incurre dando por cierta
información falsa o incorrecta. Este trabajo presenta dos propuestas. La primera, se propone el uso
de los LLM como asistentes en la creación de ontologías de dominio específico, lo que permitiría
superar los desafíos mencionados anteriormente. En segundo lugar, se propone una evaluación de
algunos elementos de la ontología que fue extraída de un LLM al realizar una comparación de
relaciones y propiedades generadas con una base de conocimiento abierta. Este proceso podría
resultar como una verificación del grado de conocimiento del mundo que realmente posee un LLM.
Enlace al repositorio: https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3604718; https://oa.upm.es/76086
Disciplina académico-profesional: Inteligencia Artificial
Institución que otorga el grado o título: Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos
Grado o título: Master Universitario en Inteligencia Artificial
Fecha de registro: 1-mar-2024
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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HuarangaJuncoEJ.pdf | Trabajo de fin de máster | 2.88 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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