Prueba de Egreso:

Curso sobre AI Foundation Models y Prompt Engineering

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Inmediatamente envíes esta prueba, recibirás en tu correo electrónico los siguientes pasos que debes seguir. Por favor, asegúrate de leer las preguntas detenidamente y responder lo mejor que puedas.

¡Mucho éxito!

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1.

¿Cómo se puede evaluar la eficacia de un prompt en la generación de contenido deseado por un modelo de IA?

Mediante la comparación del tiempo de respuesta del modelo.

Contando el número de errores gramaticales en las respuestas.

Analizando la relevancia y precisión del contenido generado en relación con el prompt dado.

Revisando la longitud del texto generado.

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2.

¿Qué técnica se puede utilizar para mejorar la efectividad de un prompt?

Aumentar la cantidad de datos en el prompt.

Diseñar el prompt para ser claro, conciso y específico al contexto deseado.

Incluir tantos detalles irrelevantes como sea posible para probar la inteligencia del modelo.

Usar solo palabras clave en lugar de frases completas.

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3.

¿Qué es un modelo de lenguaje basado en transformadores?

Un tipo de arquitectura de red neuronal que ha sido entrenada para entender y generar lenguaje humano.

Un modelo que cambia automáticamente el idioma de entrada.

Una herramienta para traducir textos entre diferentes lenguajes

Un algoritmo para detectar transformaciones en documentos de texto.

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4.

¿Cuál es el propósito principal de un prompt en el contexto de los modelos de lenguaje?

Proporcionar una entrada estructurada para guiar al modelo hacia una salida deseada.

Entrenar el modelo con nuevos datos.

Evaluar la precisión del modelo.

Activar una respuesta específica del modelo.

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5.

¿Qué estrategia podría usar un ingeniero de prompts para asegurar que un modelo genere textos creativos?

Usar prompts que incluyan escenarios abiertos y soliciten innovación o ideas no convencionales.

Evitar cualquier tipo de personalización en el prompt.

Limitar el número de palabras en el prompt.

Especificar exactamente cada palabra que el modelo debe generar.

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6.

¿Cómo puede afectar un mal prompt a la respuesta de un modelo de lenguaje?

Puede desactivar temporalmente el modelo.

Puede hacer que el modelo responda en un idioma diferente.

Puede mejorar accidentalmente la precisión de la respuesta del modelo.

Puede llevar a respuestas irrelevantes o inexactas.

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7.

En el contexto de los modelos de lenguaje, ¿qué es la "tokenización"?

El proceso de dividir el texto en piezas manejables que el modelo puede entender.

El proceso de convertir texto en una serie de pagos electrónicos.

La técnica de cambiar tokens en una red blockchain.

El método para cifrar la comunicación entre el modelo y el servidor.

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8.

¿Qué es el "prompt engineering"?

El arte y la ciencia de diseñar inputs (prompts) que maximizan la utilidad de los modelos de IA.

Un campo de estudio que trata sobre la respuesta de los robots a los comandos verbales.

La construcción de dispositivos mecánicos activados por prompts

La disciplina de mejorar físicamente los modelos de inteligencia artificial.

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9.

¿Qué debe hacerse para preparar un prompt que guíe al modelo a seguir un estilo específico, como el formal o el casual?

Usar siempre la misma plantilla de prompt sin importar el contexto.

Incluir en el prompt ejemplos del estilo deseado o instrucciones explícitas sobre el tono.

Repetir el prompt varias veces para reforzar el estilo.

Cambiar la configuración del modelo a un modo diferente.

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10.

¿Cuál es un desafío común al trabajar con modelos de lenguaje grandes como GPT-3?

Son demasiado rápidos en generar respuestas.

Son menos precisos que los modelos más pequeños.

No requieren mantenimiento ni supervisión.

Pueden generar respuestas que reflejan sesgos presentes en los datos de entrenamiento

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