IA para Classificação de Itens de Personalidade com Grandes Modelos de Linguagem

Este estudo investiga a eficácia dos grandes modelos de linguagem (LLMs) na classificação de itens que avaliam as dimensões de personalidade do Big Five, com foco nas variações de desempenho entre traços e na comparação entre modelos locais e baseados em nuvem. Foram utilizados cinco modelos de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para classificar 385 itens de personalidade, empregando três níveis de detalhamento no design dos prompts. Os resultados indicam que modelos generativos maiores, como ChatGPT-4o e Gemini 1.5 Pro, superaram os modelos menores em termos de acurácia, tanto para os cinco fatores de personalidade quanto de forma geral. No entanto, o modelo Llama 3.1, executado localmente, apresentou resultados adequados para análises baseadas em juízes, oferecendo uma alternativa viável para quem prioriza a privacidade de dados. O estudo destaca o potencial dos LLMs como ferramentas complementares no desenvolvimento de instrumentos de avaliação psicológica.

Palavras-chave:
personalidade; processamento de linguagem natural; inteligência artificial; psicometria; validade