Modelos de lenguaje grande, la revolución silenciosa en educación, salud e industria: mapeo sistémico de literatura
| dc.contributor.affiliation | https://ror.org/03ayjn504 | es_MX |
| dc.contributor.author | García López, Iván Miguel | |
| dc.contributor.author | Ramírez Montoya, María Soledad | |
| dc.contributor.author | Molina Espinosa, José Martín | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-21T16:49:38Z | |
| dc.date.available | 2024-09-21T16:49:38Z | |
| dc.date.issued | 2024-09-10 | |
| dc.description.abstract | Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) están revolucionando múltiples sectores mediante su capacidad para procesar y generar texto con un alto nivel de coherencia y contexto. Estos modelos no permiten acceso público a su código fuente ni datos de entrenamiento, lo que restringe su uso a la organización que los posee. A diferencia de los modelos de código abierto, los LLMs cerrados presentan tanto oportunidades como desafíos únicos. Nos preguntamos: ¿Cuáles son las estrategias efectivas para integrar LLMs en educación, salud e industria, y cómo pueden manejar los retos éticos, de seguridad y transparencia? El método del estudio es una revisión sistemática de la literatura, analizando artículos de las bases de datos Scopus y Web of Science desde enero de 2019 hasta mayo de 2024. Se seleccionaron los datos más relevantes utilizando criterios de inclusión, exclusión y calidad, y se delimitaron 60 artículos para su análisis. Los hallazgos destacan: (a) oportunidades significativas en la personalización y eficiencia en diversos sectores, (b) marcos de trabajo para la integración efectiva de LLMs y (c) estrategias para abordar desafíos éticos y de seguridad. Este escrito invita a otros investigadores a explorar el uso de LLMs en distintos ámbitos, resaltando su potencial para transformar procesos educativos, médicos e industriales, mientras se asegura un uso responsable y ético. | es_MX |
| dc.format.medium | Texto | es_MX |
| dc.identificator | 4 | es_MX |
| dc.identifier.citation | García-López, I.M., Ramírez-Montoya, M.S. & Molina-Espinosa, J.M. (2024). Modelos de lenguaje grande, la revolución silenciosa en educación, salud e industria: mapeo sistémico de literatura. Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática (CISCI 2024). Orlando, Florida. | es_MX |
| dc.identifier.journal | Vigésima Tercera Conferencia Iberoamericana en Sistemas, Cibernética e Informática (CISCI 2024) | es_MX |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0001-9219-4970 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-1274-7061 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4118-6951 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11285/676998 | |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | International Insitute of Systemics, Cybernetics, and Informatics: IIIS | es_MX |
| dc.relation.isFormatOf | acceptedVersion | es_MX |
| dc.relation.url | https://www.iiis2024.org/cisci/website/default.asp?vc=2 | es_MX |
| dc.rights | openAccess | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 | es_MX |
| dc.subject | HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA | es_MX |
| dc.subject.country | Estados Unidos de América / United States | es_MX |
| dc.subject.keyword | innovación educativa | es_MX |
| dc.subject.keyword | educación superior | es_MX |
| dc.subject.keyword | modelo de lenguaje grande | es_MX |
| dc.subject.keyword | inteligencia artificial generativa | es_MX |
| dc.subject.keyword | mapeo | es_MX |
| dc.subject.keyword | R4C§TE | es_MX |
| dc.subject.lcsh | Education | es_MX |
| dc.title | Modelos de lenguaje grande, la revolución silenciosa en educación, salud e industria: mapeo sistémico de literatura | |
| dc.type | Conferencia |
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