Para identificar y determinar el acoso, el equipo utilizó varias fuentes de información y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). En colaboración con expertos jurídicos, recopilaron datos de formación que incluían ejemplos de conversaciones que representaban el acoso sexual y el acoso por motivos de poder. Estos datos luego se utilizaron para entrenar un modelo de lenguaje personalizado dentro de IBM watsonx.ai, utilizando las capacidades de clasificación de la función de procesamiento del lenguaje natural (PLN) de IBM watsonx. El modelo personalizado puede señalar conversaciones potencialmente acosadoras. A través de una prueba de concepto (PoC), el equipo evaluó la precisión de diferentes modelos de PNL de IBM watsonx y seleccionó el más eficaz. También están refinando continuamente los datos de entrenamiento para mejorar la precisión del modelo en la detección del acoso.

Con el creciente desarrollo de varias funciones de IA que aprovechan los LLM en potentes GPU basadas en la nube, todavía hay situaciones en las que la carga de datos en la nube está restringida. En tales casos, se hace necesaria la implementación segura de modelos de lenguaje en las instalaciones dentro de un paquete. Este proyecto de cocreación con IBM demuestra con éxito el potencial de implementar modelos de lenguaje ligeros dentro de paquetes en las instalaciones sin depender de LLM basados en la nube.

Para llevar la solución a producción, el equipo continúa desarrollando la aplicación y mejorando la precisión del modelo en colaboración con IBM como socio comercial.

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