Les performances des grands modèles de la famille des transformateurs génératifs préentraînés en soutien aux services de référence virtuelle automatisés em bibliothèque: une revue narrative

Mireille Léger Rousseau

Documentation et bibliothèques, ISSN 0315-2340, vol. 70, n. 3, 2024, pp. 28-37

Este artículo revisa la bibliografía existente sobre el uso en bibliotecas de robots conversacionales basados en modelos lingüísticos GPT, centrándose en su viabilidad, utilidad y rendimiento a la hora de responder a preguntas de referencia. Los principales objetivos son sintetizar la investigación actual, evaluar el rendimiento de los modelos GPT y reflexionar sobre la postura de los bibliotecarios ante la integración de estas tecnologías en los servicios de referencia de las bibliotecas. La metodología incluye el análisis de 11 estudios variados, con una búsqueda realizada en varias bases de datos y una selección rigurosa de estudios relevantes. Los resultados revelan rendimientos prometedores de los modelos GPT, pero también subrayan limitaciones como su incapacidad para comprender matices y preguntas complejas. Además, siguen existiendo retos en materia de propiedad intelectual, confidencialidad y fiabilidad de las respuestas. Los estudios incluyen evaluaciones de rendimiento, revisiones narrativas, una revisión sistemática y un estudio de caso sobre la implantación de un chatbox basado en ChatGPT en una biblioteca universitaria. Esta investigación ofrece interesantes perspectivas sobre las posibles ventajas y dificultades de integrar con éxito ChatGPT en los servicios bibliotecarios.

Traducción del resumen de la propia publicación

doi: https://doi.org/10.7202/1112895ar