Da criação de um Corpus ao treinamento de um grande modelo de linguagem: O que pode dar errado em uma IC? - Mota, Lucas B. Bulcão; Athaydes, Aline; Mane, Babacar; Claro, Daniela Barreiro; Souza, Marlo; Humberto, Fernando (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL), 2025)
Este artigo apresenta a experiência de uma iniciação cient́ıfica voltada ao desenvolvimento de um chatbot especializado em direito do consumidor. Um dos principais desafios enfrentados foi a criação de um conjunto de dados sintético para permitir o ajuste fino de um modelo de linguagem. Ao longo do processo, diversas dificuldades técnicas e metodológicas foram identificadas, desde a coleta e estruturação dos dados até o treinamento do modelo. O objetivo deste trabalho é relatar essas dificuldades, destacando a importância do erro como parte do processo de aprendizagem cient́ıfica e refletindo sobre os aprendizados obtidos na construção de sistemas jurídicos baseados em IA.