El propósito de este proyecto es examinar cómo se utilizan los LLM (large language models), para generar contenidos y citarlos adecuadamente. Se utilizará un algoritmo de aprendizaje profundo semisupervisado para mejorar el proceso de citación científica. Desarrollaremos un modelo de Fine-tunning de GPT-3 optimizado para ayudar en la producción de documentos de investigación jurídica. Como resultado, esperamos que nuestro modelo genera citas precisas a partir de una variedad de entradas, incluidas las que contienen conceptos y argumentos legales complejos, como artículos de derecho, capítulos de libros y jurisprudencia de tribunales superiores. GPT-3 puede generar citas en diferentes estilos de citación (APA, MLA, Chicago e ICONTEC) para trabajos escritos en diversos idiomas, como el inglés, el español y el francés. Además, se comprobó que GPT-3 es más eficiente tanto en términos de tiempo como de recursos computacionales, lo que la convierte en una herramienta prometedora para la generación de contenido semi-supervisada en trabajos de investigación jurídica.
