Visca Zanoni, Ramiro EugenioPisani Leal, Mikaela2024-08-222024-08-222024Pereira Garbayo, G. J. & Cerrutti Olmedo, M. D. (2024). Press Unbiased: Identificación, análisis y reducción de sesgo en noticias de feminicidio a partir del estado del arte de los LLMs (Large Language Models) (Trabajo final) Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7031https://hdl.handle.net/20.500.11968/7031Incluye bibliografía y anexos.El presente trabajo final aborda la problemática de sesgo de género en la cobertura mediática y cómo los medios de comunicación inciden en la construcción de la percepción pública siendo un vehículo para perpetuar estereotipos y sesgos de género. A continuación se presenta el concepto de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño y su potencial aplicación en el análisis de noticias de sesgo de género. Se exponen los desafíos y estrategias de mitigación. La utilización de un enfoque iterativo incremental a lo largo de las investigaciones que involucran: el proceso de consolidación de reglas de sesgo a partir de las publicaciones actuales, la evolución de prompts para la reescritura de noticias utilizando como base la lista de reglas de sesgo, la creación de una lista inédita para la identificación de sesgo así como el correspondiente refinamiento del prompt, la evaluación y comparación de la capacidad de identificación de sesgo (sin la facilitación de una lista de soporte) entre los modelos seleccionados así como la definición de una lista con frases con sesgo a partir del conocimiento presente en los modelos LLMs.133 p. diagrs.,maps., grafs.PDFAcceso abiertoPROYECTOS-MDAPRENDIZAJE AUTOMÁTICOINTELIGENCIA ARTIFICIALFEMINICIDIONOTICIAS PERIODÍSTICASMODELOS DE LENGUAJE GRANDESESGOTrabajo final de carrera