IA para Clasificación de Ítems de Personalidad con Grandes Modelos de Lenguaje

Este estudio investiga la eficacia de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para clasificar ítems que evalúan las dimensiones de personalidad del Big Five, analizando las variaciones en el rendimiento entre rasgos y comparando modelos locales y en la nube. Se utilizaron cinco modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para clasificar 385 ítems, empleando tres niveles de detalle en el diseño de las instrucciones. Los resultados indican que modelos generativos mayores, como ChatGPT-4o y Gemini 1.5 Pro, superaron a los modelos más pequeños en términos de precisión, tanto en los cinco factores de personalidad como en general. Sin embargo, el modelo Llama 3.1, ejecutado localmente, mostró resultados adecuados para análisis basados en jueces, ofreciendo una alternativa viable para quienes priorizan la privacidad de los datos. El estudio destaca el potencial de los LLMs como herramientas complementarias en el desarrollo de instrumentos de evaluación psicológica.

Palabras clave:
personalidad; procesamiento del lenguaje natural; inteligencia artificial; psicometría; validez