Quiz: Módulo 11 - Temas Avanzados

Pregunta 1

¿Qué es Mixture of Experts (MoE)?

1. Arquitectura con múltiples redes expertas y un enrutador
2. Equipo de expertos humanos
3. Ensamblaje de diferentes modelos
4. Sistema experto de IA

Pregunta 2

En Mixtral, ¿cuántos expertos están activos por token?

1. 2 de 8
2. Los 8
3. 1 de 8
4. 4 de 8

Pregunta 3

¿Cuál es el rol del enrutador en MoE?

1. Seleccionar qué expertos procesan cada token
2. Enrutar tráfico de red
3. Optimizar el entrenamiento
4. Gestionar solicitudes de usuario

Pregunta 4

¿Qué es GPT-4V?

1. GPT-4 con capacidades de visión
2. Número de versión de GPT-4
3. Modelo de generación de video
4. Modelo de voz

Pregunta 5

¿Qué codificador de visión utiliza LLaVA?

1. CLIP
2. ResNet
3. Solo ViT
4. Codificador personalizado

Pregunta 6

¿Qué es el patrón ReAct?

1. Razonamiento + Acción: alternancia de pensamiento y acción
2. Framework React.js
3. Prueba de tiempo de reacción
4. Programación reactiva

Pregunta 7

¿Qué es el colapso de expertos en MoE?

1. El enrutador envía la mayoría de los tokens a pocos expertos
2. Fallo del sistema
3. Desbordamiento de memoria
4. Fallo en el entrenamiento

Pregunta 8

¿Qué es un agente LLM?

1. LLM que puede planificar, usar herramientas y realizar acciones
2. Bot de atención al cliente
3. Wrapper de API
4. Asistente de entrenamiento

Pregunta 9

¿Qué es el uso de herramientas en LLMs?

1. LLM que llama funciones/APIs externas
2. Uso de herramientas de desarrollo
3. Herramientas de hardware
4. Herramientas de depuración

Pregunta 10

¿Cuál es el enfoque multimodal de Gemini?

1. Multimodalidad nativa: entrenado con modalidades mixtas desde el inicio
2. Modelos separados combinados
3. Solo texto con adaptador de imagen
4. Modelo solo de visión

Preguntas 11-30

(Incluye: desafíos de entrenamiento MoE, alineación multimodal, frameworks de agentes, seguridad en herramientas, atención dispersa, vision transformers, sistemas multiagente, memoria en agentes, capacidades de planificación, grounding, espacios de acción, diseño de recompensas para agentes, modos de fallo, observabilidad, supervisión escalable)

Pregunta 11

¿Cuál es el principal beneficio de eficiencia de MoE?

1. Mayor capacidad con el mismo cómputo (activación dispersa)
2. Arquitectura más simple
3. Menos datos de entrenamiento
4. Despliegue más sencillo

Pregunta 12

¿Qué es el balanceo de carga en MoE?

1. Asegurar que todos los expertos reciban una carga de trabajo similar
2. Balanceo de carga de servidores
3. Gestión de batería
4. Asignación de memoria

Pregunta 13

¿Qué es la alineación imagen-texto?

1. Entrenar representaciones visuales y de texto en un espacio compartido
2. Alinear imágenes en la página
3. Ajuste de texto alrededor de imágenes
4. Posicionamiento de subtítulos

Pregunta 14

¿Qué es LangChain?

1. Framework para construir aplicaciones LLM con cadenas y agentes
2. Herramienta de traducción
3. Detección de idioma
4. Blockchain para lenguajes

Pregunta 15

¿Qué preocupación de seguridad existe con los agentes?

1. Acciones incontroladas y mal uso de herramientas
2. Respuestas demasiado lentas
3. Solo altos costos
4. Pobre gramática

Pregunta 16

¿Qué es un vision transformer (ViT)?

1. Arquitectura transformer para imágenes usando parches
2. Herramienta de edición de imágenes
3. Programación visual
4. Captura de pantalla

Pregunta 17

¿Qué es la colaboración multiagente?

1. Múltiples agentes LLM trabajando juntos en tareas
2. Múltiples usuarios conversando
3. Entrenamiento distribuido
4. Inferencia en paralelo

Pregunta 18

¿Qué es la memoria en el contexto de agentes?

1. Almacenar interacciones pasadas e información recuperada
2. Uso de RAM
3. Peso del modelo
4. Memoria caché

Pregunta 19

¿Qué es el grounding en LLMs multimodales?

1. Conectar el lenguaje con entidades visuales
2. Puesta a tierra eléctrica
3. Establecimiento de línea base
4. Puesta a tierra de seguridad

Pregunta 20

¿Qué es el espacio de acción en agentes?

1. Conjunto de acciones posibles que el agente puede realizar
2. Espacio físico
3. Espacio de memoria
4. Espacio en disco

Pregunta 21

¿Qué es AutoGPT?

1. Agente autónomo que persigue objetivos con mínima supervisión
2. Entrenamiento automático
3. GPT auto-actualizable
4. IA para automóviles

Pregunta 22

¿Qué es una alucinación en modelos de visión?

1. Describir objetos que no están presentes en la imagen
2. Generar imágenes
3. Efectos visuales
4. Distorsión de imagen

Pregunta 23

¿Qué es la observación en ReAct?

1. Resultado devuelto tras ejecutar una acción
2. Usuario observando
3. Sistema de monitoreo
4. Observación científica

Pregunta 24

¿Qué es la atención dispersa?

1. Atender a un subconjunto de posiciones en vez de a todas
2. Baja capacidad de atención
3. Atención distribuida
4. Atención débil

Pregunta 25

¿Qué es la ejecución en sandbox?

1. Ejecutar código en un entorno aislado por seguridad
2. Simulación de playa
3. Entorno de pruebas
4. Modo de desarrollo

Pregunta 26

¿Qué es CrewAI?

1. Framework para colaboración multiagente
2. Gestión de tripulación de barcos
3. Herramienta de comunicación de equipos
4. Software de RRHH

Pregunta 27

¿Qué es la capa de proyección en LLaVA?

1. Alinea la salida del codificador de visión con la dimensión de entrada del LLM
2. Proyección de pantalla
3. Predicción futura
4. Proyección de datos

Pregunta 28

¿Qué es la planificación en agentes?

1. Dividir objetivos en pasos y ordenar acciones
2. Gestión de agendas
3. Asignación de recursos
4. Planificación de presupuesto

Pregunta 29

¿Qué es la supervisión escalable?

1. Mantener la supervisión humana a medida que crecen las capacidades de la IA
2. Escalar sistemas de monitoreo
3. Supervisión a gran escala
4. Gestión distribuida

Pregunta 30

¿Qué es el permiso de herramientas en agentes?

1. Controlar a qué acciones/herramientas puede acceder el agente
2. Licenciamiento de software
3. Permisos de usuario
4. Permisos de archivos

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Puntaje de aprobación: 24/30 (80%)

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