Inteligencia Artificial Av.2

¿Qué significa la sigla LLM en el contexto de la inteligencia artificial?

• Large Learning Model

• Language Learning Machine

• Large Language Model

• Linguistic Logic Machine

¿Cuál de los siguientes modelos es un ejemplo de un LLM generalista?

• GPT-3

• Chatbots de atención al cliente

• Asistentes de redacción

• Modelos entrenados en datos específicos

¿Cuál es la función principal de los transformadores en un LLM?

• Almacenar información en bases de datos

• Aprender patrones en el lenguaje para generar texto coherente

• Crear redes neuronales desde cero

• Corregir automáticamente errores ortográficos

¿Cuál de las siguientes NO es una categoría de modelos de lenguaje mencionada en el documento?

• Modelos generalistas

• Modelos específicos

• Modelos de automatización

• Modelos especializados

¿Para qué se usan los chatbots de consumo?

• Para atender clientes en empresas específicas

• Para asistir en la escritura de blogs y artículos

• Para interactuar con usuarios en conversaciones generales

• Para analizar datos financieros

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre los chatbots personalizados es correcta?

• No pueden entrenarse con contenido propio

• Se basan en modelos de lenguaje, pero permiten automatizar procesos en empresas

• Solo funcionan si se conectan a la API de OpenAI

• No pueden integrarse en aplicaciones externas

¿Qué técnica permite mejorar la calidad de las respuestas de un LLM al formular preguntas precisas?

• Fine-tuning

• Prompt Engineering

• Uso de redes neuronales convolucionales

• Algoritmos genéticos

¿Cuál es el propósito del fine-tuning en un LLM?

• Reducir el tamaño del modelo para ahorrar memoria

• Ajustar el modelo con datos específicos para personalizar su rendimiento

• Crear nuevos modelos desde cero

• Eliminar errores en el entrenamiento inicial

¿Cómo se pueden proporcionar ejemplos claros a un LLM para mejorar su rendimiento?

• Mediante el uso de contextos específicos

• Entrenándolo con imágenes en alta resolución

• Eliminando datos previos del modelo

• Usando redes neuronales recurrentes

¿Cuál es un beneficio de los asistentes de redacción basados en LLMs?

• Reducen completamente la necesidad de editores humanos

• Pueden generar contenido rápidamente y mejorar la productividad

• Solo funcionan en inglés

• No requieren ajustes ni supervisión