Quiz: LLMs en la Práctica
Ponga a prueba su conocimiento sobre el uso de LLMs en aplicaciones del mundo real.
30 preguntas - Haga clic en cada pregunta para revelar la respuesta correcta.
Pregunta 1
¿Qué es una API en el contexto de los LLMs?
A) Un tipo de modelo de IA
B) Una interfaz para que las aplicaciones se comuniquen con servicios LLM
C) Un lenguaje de programación
D) Una función de seguridad
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Respuesta correcta: B
Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) permite que las aplicaciones se comuniquen con servicios LLM, enviando solicitudes y recibiendo respuestas de forma programática.
Pregunta 2
¿Cómo se relaciona un token con las palabras?
A) 1 token = exactamente 1 palabra
B) 1 token ≈ ¾ de una palabra en promedio
C) 1 token = 10 palabras
D) Los tokens y las palabras no están relacionados
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Respuesta correcta: B
Un token es aproximadamente ¾ de una palabra en promedio. Las palabras a menudo se dividen en varios tokens, especialmente las más largas o menos comunes.
Pregunta 3
¿Por qué los tokens de salida cuestan más que los de entrada?
A) Son de mayor calidad
B) La generación requiere más computación que la lectura
C) Decisión de marketing
D) Ocupan más almacenamiento
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Respuesta correcta: B
Generar la salida requiere más recursos computacionales que procesar la entrada, ya que el modelo debe ejecutar su proceso de predicción para cada token.
Pregunta 4
¿Qué es la "alucinación" en los LLMs?
A) Un error visual en la interfaz
B) Generar información plausible pero falsa
C) Un tipo de estado de sueño
D) Una función para escritura creativa
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Respuesta correcta: B
La alucinación ocurre cuando un LLM genera información que suena confiable y plausible pero es incorrecta o inventada.
Pregunta 5
¿Qué es un "knowledge cutoff"?
A) Una función de seguridad que limita el conocimiento
B) La fecha después de la cual el modelo no tiene datos de entrenamiento
C) Cuando el modelo deja de responder
D) Un límite en el uso de tokens
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Respuesta correcta: B
El knowledge cutoff es la fecha más allá de la cual el modelo no tiene información, ya que sus datos de entrenamiento solo llegan hasta ese punto.
Pregunta 6
¿Qué modelo sería más rentable para preguntas simples de atención al cliente?
A) GPT-4 Opus
B) Claude 3 Opus
C) GPT-3.5-turbo o Claude Haiku
D) El más caro disponible
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Respuesta correcta: C
Para tareas simples, modelos más económicos como GPT-3.5-turbo o Claude Haiku suelen ser suficientes y mucho más rentables que los modelos premium.
Pregunta 7
¿Qué es un rate limit?
A) Qué tan rápido piensa el modelo
B) Límites en solicitudes o tokens por periodo de tiempo
C) La puntuación de opinión del modelo
D) Una calificación de calidad
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Respuesta correcta: B
Los rate limits restringen cuántas solicitudes de API o tokens puede usar en un periodo de tiempo (por minuto, hora o día).
Pregunta 8
¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
A) Un tipo de modelo LLM
B) Conectar LLMs a bases de conocimiento para reducir la alucinación
C) Un modelo de precios
D) Un marco de pruebas
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Respuesta correcta: B
RAG recupera documentos relevantes de una base de conocimiento y los incluye en el prompt, fundamentando la respuesta del LLM en información verificada.
Pregunta 9
¿Por qué un LLM podría dar información incorrecta sobre un evento de 2024?
A) Está programado para mentir
B) El evento puede ser posterior a su knowledge cutoff
C) No procesa eventos actuales
D) 2024 está demasiado lejos en el futuro
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Respuesta correcta: B
Si el evento ocurrió después de la fecha de corte de entrenamiento del modelo, este no tiene información al respecto y puede alucinar detalles incorrectos.
Pregunta 10
¿Qué distingue a ChatGPT de la API de OpenAI?
A) ChatGPT es para consumidores; la API es para desarrolladores
B) Usan diferentes modelos de IA
C) ChatGPT es gratis; la API siempre es de pago
D) No hay diferencia
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Respuesta correcta: A
ChatGPT es un producto para consumidores con una interfaz de chat, mientras que la API está diseñada para que los desarrolladores integren capacidades LLM en aplicaciones.
Pregunta 11
¿Cómo puede reducir los costos de API?
A) Usar el modelo más caro
B) Escribir prompts más largos
C) Optimizar prompts, elegir modelos apropiados, usar caché
D) Hacer más solicitudes
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Respuesta correcta: C
La optimización de costos incluye usar prompts concisos, elegir el modelo adecuado para la tarea, almacenar respuestas frecuentes en caché y limitar la longitud de la salida.
Pregunta 12
¿Para qué tipo de tarea NO debe confiar únicamente en los LLMs?
A) Lluvia de ideas para escritura creativa
B) Diagnóstico médico
C) Borradores de correos electrónicos
D) Explicación de código
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Respuesta correcta: B
El diagnóstico médico implica riesgos altos si es incorrecto—las salidas de LLM nunca deben ser la única base para decisiones médicas sin verificación profesional.
Pregunta 13
¿Qué es la "temperatura" en llamadas a la API?
A) El calor del servidor
B) Un ajuste que controla la aleatoriedad de la salida
C) La velocidad de generación
D) Un nivel de precios
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Respuesta correcta: B
La temperatura controla cuán aleatoria o determinista es la salida. Temperatura baja = predecible; temperatura alta = más variada y creativa.
Pregunta 14
¿Aproximadamente cuántos tokens tiene una página de texto?
A) 50-100
B) 500-750
C) 5,000-7,500
D) 50,000
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Respuesta correcta: B
Una página típica de texto tiene aproximadamente 500-750 tokens, dependiendo del contenido.
Pregunta 15
¿Qué es una clave de API?
A) Un atajo físico de teclado
B) Una credencial para autenticar solicitudes de API
C) Un nombre de modelo
D) Un plan de precios
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Respuesta correcta: B
Una clave de API es una credencial secreta que identifica y autentica su aplicación al realizar solicitudes de API.
Pregunta 16
¿Por qué los LLMs suenan confiados incluso cuando están equivocados?
A) Están diseñados para mentir
B) Predicen texto que suena probable sin importar la precisión
C) Siempre están confiados
D) Saben que tienen razón
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Respuesta correcta: B
Los LLMs generan texto que suena probable basado en patrones, no en la verdad. Las respuestas incorrectas a menudo suenan tan confiadas como las correctas.
Pregunta 17
¿Qué es el streaming en respuestas de API?
A) Generación de video
B) Recibir tokens de respuesta a medida que se generan
C) Facturación continua
D) Actualizaciones en vivo al modelo
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Respuesta correcta: B
El streaming permite recibir y mostrar tokens a medida que se generan, en lugar de esperar la respuesta completa.
Pregunta 18
¿Qué debe hacer antes de confiar en una cita generada por un LLM?
A) Asumir que es correcta
B) Verificar que existe y es precisa
C) Usarla solo si suena profesional
D) Comprobar si el modelo es caro
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Respuesta correcta: B
Los LLMs a menudo alucinan citas que no existen. Siempre verifique que las fuentes citadas sean reales y estén citadas con precisión.
Pregunta 19
¿Qué ventaja tiene Claude para el análisis de documentos?
A) El precio más bajo
B) Ventana de contexto muy grande (200K tokens)
C) La mayor velocidad
D) Mejor en matemáticas
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Respuesta correcta: B
La ventana de contexto de Claude puede manejar hasta 200K tokens, lo que le permite procesar documentos muy largos en un solo prompt.
Pregunta 20
¿Cuál es una forma "no-code" de usar APIs de LLM?
A) Usar la línea de comandos
B) Herramientas como Zapier que no requieren programación
C) No hay forma sin código
D) Copiar y pegar código
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Respuesta correcta: B
Herramientas como Zapier, Make y el GPT Builder de ChatGPT permiten la integración con LLMs sin escribir código.
Pregunta 21
¿Qué podría causar un error "429" de una API?
A) Caída del servidor
B) Alcanzar los rate limits
C) Contraseña incorrecta
D) Modelo no encontrado
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Respuesta correcta: B
Un error 429 normalmente significa "Demasiadas Solicitudes"—ha alcanzado el rate limit y debe esperar antes de hacer más solicitudes.
Pregunta 22
¿Por qué podrían preferirse modelos open-source para algunas aplicaciones?
A) Siempre son mejores
B) Privacidad (los datos permanecen locales) y sin costos de API
C) Son más nuevos
D) Son más fáciles de usar
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Respuesta correcta: B
Los modelos open-source pueden ejecutarse localmente, manteniendo los datos privados y eliminando los costos continuos de API (aunque aplican costos de alojamiento).
Pregunta 23
¿Cuál es la crítica del "loro estocástico" a los LLMs?
A) Hacen ruidos aleatorios
B) Repiten patrones sin verdadera comprensión
C) Son demasiado coloridos
D) Solo pueden trabajar en pares
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Respuesta correcta: B
La crítica del "loro estocástico" sugiere que los LLMs simplemente repiten patrones de los datos de entrenamiento con variación estadística, sin comprensión genuina.
Pregunta 24
¿Qué es max_tokens en una llamada a la API?
A) Tamaño máximo del modelo
B) Longitud máxima de la respuesta
C) Monto máximo de facturación
D) Longitud máxima de la conversación
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Respuesta correcta: B
max_tokens limita cuán larga puede ser la respuesta del modelo, ayudando a controlar los costos y la longitud de la respuesta.
Pregunta 25
¿Cómo ayuda el caching a reducir los costos de API?
A) Hace que el modelo sea más inteligente
B) Almacena y reutiliza respuestas a consultas repetidas
C) Comprime los tokens
D) Reduce el tamaño del modelo
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Respuesta correcta: B
El caching almacena respuestas a consultas comunes, para que puedan reutilizarse sin hacer nuevas llamadas (pagadas) a la API.
Pregunta 26
¿Con qué tipos de razonamiento tienen dificultades los LLMs?
A) Preguntas simples
B) Matemáticas complejas y lógica de varios pasos
C) Traducción
D) Resumen
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Respuesta correcta: B
Los LLMs a menudo tienen dificultades con cálculos matemáticos complejos y tareas de razonamiento lógico de varios pasos.
Pregunta 27
¿Cuál es la diferencia entre el precio de tokens de entrada y de salida?
A) No hay diferencia
B) La salida suele costar más
C) La entrada siempre cuesta más
D) Solo se cobra la salida
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Respuesta correcta: B
Los tokens de salida suelen costar entre 2 y 5 veces más que los de entrada porque la generación requiere más computación.
Pregunta 28
¿Qué deben agregar los desarrolladores a las aplicaciones que usan LLMs para tareas importantes?
A) Más modelos de IA
B) Revisión y verificación humana
C) Procesamiento más rápido
D) Más tokens
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Respuesta correcta: B
Para tareas importantes o críticas, la revisión humana de las salidas de LLM ayuda a detectar errores y alucinaciones.
Pregunta 29
¿Qué es un system prompt?
A) El primer mensaje del usuario
B) Instrucciones ocultas que guían el comportamiento de la IA
C) Un mensaje de error
D) El nombre del modelo
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Respuesta correcta: B
Un system prompt contiene instrucciones (a menudo ocultas para los usuarios) que determinan cómo debe comportarse la IA durante toda la conversación.
Pregunta 30
¿Por qué es peligroso que los LLMs puedan generar citas falsas?
A) No es peligroso
B) Los usuarios pueden confiar y difundir afirmaciones académicas falsas
C) Usa demasiados tokens
D) Hace que el modelo sea más lento
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Respuesta correcta: B
Las citas falsas pueden llevar a los usuarios a creer que información falsa está verificada académicamente, lo que puede propagar desinformación.
Resultados
| Puntaje | Nivel |
|---|---|
| 27-30 | Excelente - Sólido entendimiento del uso práctico de LLMs |
| 21-26 | Bueno - Puede ser útil repasar algunos temas |
| 15-20 | Promedio - Revise los capítulos nuevamente |
| Menos de 15 | Requiere revisión integral |