GPT Fine-Turning para su especialización en las leyes de propiedad intelectual en Guatemala.

Abstract

En el entorno complejo del derecho guatemalteco, encontrar respuestas claras y rápidas puede ser sumamente desafiante. La abundancia de leyes y regulaciones crea un laberinto informativo para los profesionales legales. Este proyecto surge como respuesta a este desafío, utilizando Modelos de Lenguaje de Aprendizaje Profundo (Large Language Model - LLM por sus siglas en inglés) para proporcionar orientaci´on en este laberinto legal. La justificaci´on se encuentra en los obst´aculos que enfrentan los profesionales del derecho, como la falta de acceso a fuentes digitales y la complejidad del sistema legal. Mediante el fine-tuning de modelos de lenguaje natural, se adapta un modelo para comprender y responder consultas sobre la ley de propiedad intelectual. Los resultados muestran mejoras significativas en la capacidad del modelo para abordar consultas legales. Además, se implementa un sistema de gesti´on de consultas para facilitar la interacción usuario-tecnología. Este proyecto aspira no solo a mejorar el acceso a la información legal, sino también a fortalecer la práctica legal en Guatemala, proporcionando orientación y claridad en este laberinto legal. Este proceso representa un camino hacia la creación de un sistema legal más accesible, eficiente y equitativo.(LA)