Generación de explicaciones basadas en ejemplos y contraejemplos a través de técnicas de Visual Question Answering
La poca transparencia en los modelos de Inteligencia Artificial (IA) se presenta como uno de los retos hoy en día en la industria. Esta poca transparencia se refiere a lo complicado de explicar cómo los grandes modelos de inteligencia artificial logran tomar una decisión. Por ello cobra importancia...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/122638 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/122638 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | 004(043.3) Inteligencia Artificial Explicabilidad Large Lenguage Model Visual Question Answering Razonamiento Basado en Casos XAI Artificial Intelligence Explainability Large Language Model Case-Based Reasoning Informática (Informática) 33 Ciencias Tecnológicas |
| Resumo: | La poca transparencia en los modelos de Inteligencia Artificial (IA) se presenta como uno de los retos hoy en día en la industria. Esta poca transparencia se refiere a lo complicado de explicar cómo los grandes modelos de inteligencia artificial logran tomar una decisión. Por ello cobra importancia la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), campo de la inteligencia artificial que consiste en diseñar sistemas o métodos para hacer más transparente y fácil de comprender los mecanismos internos de los modelos de IA para los usuarios. En este Trabajo de Fin de Máster se propone un sistema de Case-Based Reasoning (CBR) que usa modelos de lenguaje multimodal, en concreto Large Lenguage Models (LLMs) para Visual Question Answering (VQA) y métricas de similitud textual y semántica, generando explicaciones basadas en ejemplos (factual) y contraejemplos (counter-factual). El método utiliza un modelo multimodal para crear descripciones textuales de imágenes y se utilizan métricas de similitud para recuperar las explicaciones y reutilizar la información textual generada anteriormente. Ambos enfoques (factual y conuterfactual) se han evaluado de forma offline y online, con usuarios reales, obteniendo resultados que indican que el método propuesto en este trabajo mejora la explicabilidad ante métodos tradicionales encontrados en la literatura. |
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