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Sesion 1 Bootcamp IA
Por a prueba tus fundmentos sobre la IA
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@Roberto Morais
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¿Cuál de las siguientes afirmaciones es más correcta desde el punto de vista práctico para desarrollo con LLMs?
1: ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es más correcta desde el punto de vista práctico para desarrollo con LLMs?
30s
El coste depende principalmente del número de palabras humanas del prompt.
Los tokens afectan al coste, la latencia, la ventana de contexto y la caché.
La salida del modelo no consume tokens, solo la entrada.
Los tokens solo importan cuando se trabaja con texto natural, no con código
¿Cuál de estas combinaciones tarea/modelo es la más razonable según el criterio explicado en la formación?
2: ¿Cuál de estas combinaciones tarea/modelo es la más razonable según el criterio explicado en la formación?
30s
Formatear JSON de productos → razonador premium
Bug intermitente entre MichiCoin y creación de pedidos → barato y rápido
Crear un componente o servicio siguiendo patrones existentes → gama media
Clasificar 1.000 productos simples → modelo premium de arquitectura
El llm no sigue correctamente el patrón de cálculo de precios de MichiCoins/impuestos ¿Que sería lo más eficaz?
3: El llm no sigue correctamente el patrón de cálculo de precios de MichiCoins/impuestos ¿Que sería lo más eficaz?
30s
Pedirle simplemente que “sea más preciso”
Aumentar la creatividad del modelo para que explore más soluciones
Darle 1–3 ejemplos de entrada/salida del formato esperado
Usar siempre un modelo open weights, independientemente de la tarea