Para identificar e determinar o assédio, a equipe utilizou diversas fontes de informação e grandes modelos de linguagem (LLMs). Trabalhando com especialistas jurídicos, eles selecionaram dados de treinamento com exemplos de conversas que representam assédio sexual e baseado em poder. Esses dados foram usados para treinar um modelo de linguagem personalizado no IBM® watsonx.ai, usando os recursos de classificação da função de processamento de linguagem natural (PLN) do IBM® Watson. O modelo personalizado pode identificar conversas com possível assédio. Por meio de uma prova de conceito (PoC), a equipe avaliou a precisão de diferentes modelos de PLN do IBM Watson e selecionou o mais eficaz. Eles também estão refinando continuamente os dados de treinamento para aumentar a precisão do modelo na detecção de assédios.

Com o crescente desenvolvimento de várias funções de IA que aproveitam LLMs em GPUs avançadas baseadas na nuvem, ainda existem situações em que o upload de dados para a nuvem é restrito. Nesses casos, torna-se necessária a implementação segura de modelos de linguagem no local dentro de um pacote. Esse projeto de cocriação com a IBM demonstra com sucesso o potencial de implementação de modelos de linguagem leves em pacotes locais sem depender de LLMs baseadas na nuvem.

Para colocar a solução em produção, a equipe continua desenvolvendo a aplicação e melhorando a precisão do modelo em colaboração com a IBM como parceira de negócios.

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