Curso de Inteligencia Artificial

• Módulo 1: Introducción a la Ingeniería de Prompts
• Módulo 2: ¿Qué Hace que un Prompt Sea Bueno?
• Módulo 3: Entendiendo los LLM
• Módulo 4: Resolver Problemas Complejos
• Módulo 5: Gestión de Resultados Conflictivos
• Módulo 6: Identificación de Alucinaciones
• Módulo 7: Abordar el Sesgo en la IA
• Módulo 8: Combinando Técnicas de Prompting
• Módulo 9: Riesgos y Preocupaciones Éticas
• Módulo 10: Conclusión

Módulo 3: Entendiendo los LLM

Duración: 45 minutos

Objetivo: Comprender cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje (LLM), sus capacidades y limitaciones, y cómo influyen en la ingeniería de prompts.

Lectura: Entendiendo los LLM

Introducción

En los módulos anteriores, aprendiste qué es la ingeniería de prompts y cómo escribir prompts efectivos. Pero, ¿cómo procesan los modelos de inteligencia artificial (IA) estas instrucciones? En este módulo, exploraremos cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), como ChatGPT o Grok, sus capacidades y limitaciones. Comprender estos aspectos te ayudará a diseñar prompts que maximicen la calidad de las respuestas y eviten errores comunes. ¡Empecemos a desentrañar el cerebro detrás de la IA!

¿Cómo Funcionan los LLM?

Los grandes modelos de lenguaje son sistemas de IA entrenados con enormes cantidades de texto (libros, artículos, sitios web) para predecir y generar texto. Su funcionamiento se basa en los siguientes pasos:

• Procesamiento de texto: El LLM divide el prompt en tokens, que son unidades de texto como palabras o fragmentos de palabras. Por ejemplo, "Hola, mundo" podría dividirse en los tokens "Hola", "," y "mundo".
• Predicción: Basándose en patrones aprendidos durante el entrenamiento, el modelo predice la siguiente palabra o token más probable. Por ejemplo, tras "El cielo es", podría predecir "azul".
• Generación: El modelo combina estas predicciones para crear una respuesta coherente, ajustándose al contexto del prompt.

Por ejemplo, si el prompt es "Explica la fotosíntesis en 3 oraciones simples", el LLM procesa los tokens, entiende el contexto (explicación, fotosíntesis, simple) y genera una respuesta estructurada.

Capacidades de los LLM

Los LLM son herramientas versátiles con una amplia gama de habilidades. Algunas de sus capacidades clave incluyen:

• Generación de texto: Crear textos como ensayos, correos o historias.
• Traducción: Convertir texto entre idiomas, por ejemplo, de español a inglés.
• Resumen: Condensar textos largos en versiones breves y claras.
• Respuesta a preguntas: Proporcionar información sobre una amplia variedad de temas.
• Análisis básico: Comparar opciones o identificar patrones simples en datos proporcionados.

Por ejemplo, un prompt como "Resume un artículo de 500 palabras en 3 viñetas" aprovecha la capacidad de resumen del LLM para entregar una respuesta concisa.

Limitaciones de los LLM

A pesar de su poder, los LLM tienen limitaciones importantes que afectan cómo responden a los prompts:

• Falta de razonamiento profundo: Los LLM no "piensan" como humanos; predicen texto basado en patrones, lo que puede llevar a respuestas superficiales o incorrectas en tareas complejas.
• Dependencia del entrenamiento: Solo saben lo que han aprendido de sus datos de entrenamiento, que pueden estar desactualizados o sesgados.
• Alucinaciones: Pueden generar información falsa o inventada si el prompt es ambiguo o la respuesta no está bien fundamentada.
• Límite de tokens: Los LLM procesan un número máximo de tokens por interacción, lo que restringe la longitud del prompt y la respuesta.

Por ejemplo, un prompt vago como "Cuéntame sobre el futuro" podría generar alucinaciones, mientras que "Describe avances tecnológicos previstos para 2030 basados en tendencias actuales" reduce este riesgo.

Impacto en la Ingeniería de Prompts

Comprender cómo funcionan los LLM y sus limitaciones te permite diseñar prompts más efectivos:

• Claridad para evitar alucinaciones: Prompts específicos como "Explica la fotosíntesis en 3 oraciones simples" producen mejores resultados que los vagos.
• Contexto para mejorar precisión: Proporcionar antecedentes (ejemplo: "Basado en datos de 2025") ayuda al modelo a generar respuestas relevantes.
• Formato para superar limitaciones: Pedir listas, viñetas o pasos numerados organiza las respuestas y compensa la falta de razonamiento profundo.

Al final de este módulo, realizarás un experimento para explorar cómo los LLM procesan tokens, lo que reforzará tu comprensión práctica.

Conclusión

Los grandes modelos de lenguaje son herramientas poderosas pero no perfectas. Al entender cómo procesan los prompts, sus capacidades y limitaciones, puedes crear instrucciones que maximicen la calidad de las respuestas. Este conocimiento es la base para los módulos siguientes, donde aprenderás técnicas avanzadas para resolver problemas complejos con IA. ¡Ahora, vamos a experimentar con los LLM!

Materiales Adicionales

Diagrama Interactivo: Ciclo de Procesamiento de un Prompt

Descripción: El siguiente diagrama describe cómo un LLM procesa un prompt. Analiza los pasos y escribe un ejemplo de prompt que ilustre este proceso.

Pasos del Ciclo:

1. Entrada: El usuario envía un prompt (ejemplo: "Explica la fotosíntesis en 3 oraciones").
2. Tokenización: El LLM divide el prompt en tokens (ejemplo: "Explica", "la", "fotosíntesis", etc.).
3. Procesamiento: El modelo analiza los tokens y predice la respuesta basándose en patrones aprendidos.
4. Salida: El LLM genera una respuesta coherente (ejemplo: texto explicativo).

Tarea: Escribe un prompt que pase por este ciclo y describe brevemente cómo se procesaría.

Ejemplo de Solución:

• Prompt: "Lista 3 beneficios de la energía solar en viñetas".
• Procesamiento: Tokens: "Lista", "3", "beneficios", "de", "la", "energía", "solar", "en", "viñetas". El modelo identifica la tarea (listar beneficios), el formato (viñetas) y el tema (energía solar), generando una respuesta estructurada.

Lista: Capacidades y Limitaciones de los LLM

Categoría	Descripción	Ejemplo
Capacidad: Generación	Crear textos como ensayos o correos.	"Escribe un correo formal de 150 palabras".
Capacidad: Resumen	Condensar textos largos.	"Resume un artículo en 3 viñetas".
Limitación: Alucinaciones	Generar información falsa si el prompt es vago.	"Cuéntame sobre el futuro" puede inventar datos.
Limitación: Tokens	Límite en la longitud del prompt/respuesta.	Respuestas cortadas en prompts largos.

Actividad: Experimento - Contar Tokens

Instrucciones: Usa una herramienta de IA gratuita como ChatGPT o Grok (disponible en grok.com) para contar los tokens en el siguiente texto proporcionado. Ingresa el texto en la IA con un prompt como "Cuenta los tokens en este texto: [texto]". Registra el número de tokens en el campo de texto y compártelo en el foro del curso (enlace simulado).

Texto: La inteligencia artificial está transformando la educación al personalizar el aprendizaje y automatizar tareas administrativas.

Prompt Sugerido: "Cuenta los tokens en este texto: La inteligencia artificial está transformando la educación al personalizar el aprendizaje y automatizar tareas administrativas".

Ejemplo de Solución:

• Resultado: 15 tokens (aproximado, depende del modelo).
• Experiencia: Usé Grok, ingresé el prompt y obtuve el conteo rápidamente.

Comparte tu resultado en el foro

Actividad: Cuestionario

Instrucciones: Responde las siguientes 5 preguntas de opción múltiple para evaluar tu comprensión de los LLM.

1. ¿Qué es un token en el contexto de un LLM?

a) Un tipo de respuesta generada por la IA. b) Una unidad de texto como una palabra o fragmento. c) Un comando para entrenar el modelo. d) Un error en la respuesta de la IA.

2. ¿Cuál es una capacidad clave de los LLM?

a) Realizar cálculos matemáticos avanzados sin prompts. b) Generar texto como ensayos o correos. c) Crear imágenes a partir de texto. d) Razonar como un humano en todas las tareas.

3. ¿Cuál es una limitación de los LLM?

a) No pueden generar texto en múltiples idiomas. b) Pueden generar información falsa (alucinaciones). c) No pueden procesar prompts largos. d) No requieren datos de entrenamiento.

4. ¿Cómo puede un prompt claro mejorar las respuestas de un LLM?

a) Aumenta el tamaño del modelo. b) Reduce el riesgo de alucinaciones. c) Elimina la necesidad de tokens. d) Permite a la IA razonar como humano.

5. ¿Qué prompt es más probable que produzca una respuesta precisa?

a) "Cuéntame sobre el futuro". b) "Háblame de cosas". c) "Describe avances tecnológicos previstos para 2030 en 3 viñetas". d) "Escribe algo interesante".

Respuestas correctas (mostradas tras enviar): 1-B, 2-B, 3-B, 4-B, 5-C.

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TAGS: Introduccion a la Ingenieria de Prompts

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Luis Chávez

Soy el fundador del sitio web Ayudadeblogger.com - Considerado un Pro Blogger profesional, Consultor SEO y desarrollador Web adicto, ejecuto una serie de sitios web desde mi Oficina Quito-Ecuador.