Resumen de Chatbot conversacional inteligente basado en la Comprensión del lenguaje natural y modelo de aprendizaje auto-regresivo GPT-3 para admisiones de la Universidad

Diego Quisi Peralta, Martín López Nores, Juan Pablo Salgado, Jordan Murillo Valarazo, Roberto Garcia Velez, Jorge Galan Mena

• español

  Se presenta un chatbot conversacional inteligente que utiliza tecnologías de vanguardia en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, basado en el modelo de lenguaje auto-regresivo GPT-3. Se discuten las limitaciones actuales de los chatbots en cuanto a su capacidad para entender y responder al lenguaje natural, y se presentan a GPT-3 para abordar este desafío. Se destaca la capacidad del modelo GPT-3 para generar texto coherente y fluido, y se describen algunas de sus aplicaciones, en este contexto el uso dentro de un chatbot para el área de admisiones dentro de la universidad. Se presentan los requerimientos funcionales, desarrollo, implementación y evaluación de la solución propuesta, mostrando resultados prometedores en términos de la eficacia del chatbot en la comprensión del lenguaje natural y la capacidad de mantener una conversación útil con los aspirantes con un grado de satisfacción del 90%. Finalmente, se detallan las limitaciones, riesgos y posibles mejoras continuas del chatbot de admisiones.

• English

  An intelligent conversational chatbot using state-of-the-art technologies in natural language processing and machine learning, based on the GPT-3 autoregressive language model, is presented. The current limitations of chatbots in their ability to understand and respond to natural language are discussed, and GPT-3 is presented to address this challenge. The ability of the GPT-3 model to generate coherent and fluent text is highlighted, and some of its applications are described, in this context the use within a chatbot for the admissions area within the university. The functional requirements, development, implementation, and evaluation of the proposed solution are presented, showing promising results in terms of the chatbot’s effectiveness in understanding natural language and the ability to maintain a useful conversation with applicants with a 90% satisfaction rate. Finally, the limitations, risks, and possible continuous improvements of the admissions chatbot are detailed.