Reacción en Cadena LLM
dc.contributor.advisor | Núñez García, Manuel | |
dc.contributor.author | Elena Basca, Madalina | |
dc.contributor.author | Morillo Leal, Cristina | |
dc.contributor.author | Pareja Arriaga, Alejandro | |
dc.date.accessioned | 2024-11-11T17:32:06Z | |
dc.date.available | 2024-11-11T17:32:06Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.degree.title | Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración y Dirección de Empresas | |
dc.description | Trabajo de Fin de Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración y Dirección de Empresas, Facultad de Informática UCM, Departamento de Sistemas Informáticos y Computación, Curso 2023/2024. | |
dc.description.abstract | En los últimos años, los Large Language Models (LLMs) han experimentado una fuerte expansión, especialmente en su aplicación a chatbots como Chat-GPT. A lo largo de este proyecto, se pretende explorar otra aplicación de los LLMs, específicamente su integración en un juego de palabras inspirado en las distintas fases del programa de televisión Reacción en Cadena.Gracias a su integración con el LLM, el sistema estará capacitado para generar tableros de palabras en tiempo real, lo que permitirá que cada usuario disfrute de una experiencia completamente única cada vez que juegue. Los jugadores podrán desafiar tanto a otra persona como a una Inteligencia Artificial (IA), e incluso tendrán la posibilidad de observar cómo dos de ellas compiten entre sí. Todo esto gracias a los diferentes modos de juego con los que cuenta la plataforma. De esta manera, el juego crea un espacio que combina competitividad y aprendizaje, ofreciendo una experiencia tanto entretenida y desafiante como educativa para los usuarios. | |
dc.description.abstract | In recent years, Large Language Models (LLMs) have experienced significant growth, particularly in their application to chatbots like Chat-GPT. Throughout this project, we aim to explore another application of LLMs, specifically their integration into a word game inspired by the different phases of the television program Reacción en Cadena. Thanks to its integration with the LLM, the system will be capable of generating word boards in real-time, allowing each user to enjoy a completely unique experience every time they play. Players will have the option to challenge another person or an Artificial Intelligence and even have the opportunity to watch two AIs compete against each other. All of this is made possible by the various game modes the platform offers. In this way, the game creates a space that combines competitiveness and learning, providing an experience that is both entertaining and challenging, as well as educational for users. | |
dc.description.department | Depto. de Sistemas Informáticos y Computación | |
dc.description.faculty | Fac. de Informática | |
dc.description.refereed | TRUE | |
dc.description.status | unpub | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/110423 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.page.total | 158 | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
dc.rights.accessRights | open access | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.cdu | 004(043.3) | |
dc.subject.keyword | Reacción en Cadena | |
dc.subject.keyword | Inteligencia Artificial | |
dc.subject.keyword | Large Language Model | |
dc.subject.keyword | Prompt | |
dc.subject.keyword | Prompt- Engineering | |
dc.subject.keyword | Fine-Tuning | |
dc.subject.keyword | API | |
dc.subject.keyword | OpenAI | |
dc.subject.keyword | GPT | |
dc.subject.keyword | Chain Reaction | |
dc.subject.keyword | Artificial Intelligence | |
dc.subject.keyword | Large Language Model | |
dc.subject.ucm | Informática (Informática) | |
dc.subject.unesco | 33 Ciencias Tecnológicas | |
dc.title | Reacción en Cadena LLM | |
dc.title.alternative | Chain Reaction LLM | |
dc.type | bachelor thesis | |
dc.type.hasVersion | AM | |
dspace.entity.type | Publication | |
relation.isAdvisorOfPublication | 26825d32-1d0a-4bbb-b145-e014e22f1a88 | |
relation.isAdvisorOfPublication.latestForDiscovery | 26825d32-1d0a-4bbb-b145-e014e22f1a88 |
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