Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/78033
Título : Revisión de modelos de lenguaje y aplicación a la automatización de tareas de oficina en empresas industriales
Autor : López López, Álvaro Jesús
Zamora Fraguas, Jacobo
Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)
Fecha de publicación : 2023
Resumen : Este proyecto se enfoca en la evaluación y aplicación de Large Language Models (LLMs) en el procesamiento de lenguaje natural (PLN). Se analizan las propiedades técnicas, ventajas y desventajas de los LLMs, resaltando su amplio uso en traducción automática, asistentes virtuales y más. Se consideran también aspectos éticos y de privacidad en su aplicación. El proyecto se extiende a la automatización de tareas de oficina mediante Robotic Process Automation (RPA). Se identifican tareas aptas para la automatización, como análisis de texto y generación de informes, y se evalúa su impacto en la eficiencia empresarial. Luego, se presenta una demostración práctica utilizando GPT-3.5 Turbo de OpenAI para generar respuestas de correo electrónico. Esto ilustra cómo los LLMs pueden agilizar tareas cotidianas.
This project focuses on the evaluation and application of Large Language Models (LLMs) in natural language processing (NLP). The technical properties, advantages, and disadvantages of LLMs are analysed, highlighting their wide use in machine translation, virtual assistants and more. Ethical and privacy aspects of their application are also considered. The project extends to the automation of office tasks using Robotic Process Automation (RPA). Tasks suitable for automation, such as text analysis and report generation, are identified and their impact on business efficiency is assessed. A practical demonstration is then presented using OpenAI's GPT-3.5 Turbo to generate email responses. This illustrates how LLMs can streamline everyday tasks.
Descripción : Máster Universitario en Ingeniería Industrial + Máster en Industria Conectada / in Smart Industry
URI : http://hdl.handle.net/11531/78033
Aparece en las colecciones: H62-Trabajos Fin de Máster

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