Cuestionario sobre entrenamiento de IA

de Stélio Inácio, fundador de Jon AI y especialista en IA

Cuestionario del capítulo 7: Entrenamiento de IA

Pongamos a prueba tus conocimientos sobre cómo aprenden y se entrenan los modelos de IA. ¡Buena suerte!

Pregunta 1 de 10

En el contexto de la IA, ¿a qué se refiere lo «profundo» en el aprendizaje profundo?

A) Las numerosas capas «profundas» de su red neuronal artificial.

B) Los pensamientos profundos y complejos que la IA es capaz de tener.

C) El extremo más profundo de la piscina donde se probó la primera IA.

Pregunta 2 de 10

¿Cuál es el objetivo principal de la fase de «formación previa» a la hora de crear un modelo lingüístico amplio?

A) Enseñar a la IA a tener una personalidad específica.

B) Proporcionar al modelo un conocimiento amplio y general haciendo que aprenda patrones de Internet.

C) Para comprobar si la IA es segura para el uso público.

Pregunta 3 de 10

El principio «basura entra, basura sale» significa que si una IA se entrena con datos sesgados o inexactos, entonces...

R) Es probable que sus resultados también estén sesgados o sean inexactos.

B) La IA detectará y corregirá automáticamente los datos incorrectos.

C) La IA se negará a ser entrenada con esos datos.

Pregunta 4 de 10

¿Cuál es el objetivo principal de «afinar» un modelo grande y previamente entrenado?

A) Dotarlo de amplios conocimientos sobre muchos temas diferentes.

B) Borrar su memoria y empezar su entrenamiento desde cero.

C) Hacerlo experto en un dominio específico o adoptar un estilo específico.

Pregunta 5 de 10

Un conjunto de datos de alta calidad para su ajuste fino normalmente consta de cientos o miles de ¿qué?

A) Enlaces aleatorios a sitios web.

B) Pares de «respuesta rápida e ideal».

C) Preguntas verdaderas o falsas.

Pregunta 6 de 10

¿Cuál es el papel principal de los seres humanos en el proceso de formación denominado aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF)?

A) Escribir el código inicial del modelo de IA.

B) Construir físicamente los servidores en los que se ejecuta la IA.

C) Clasificar las respuestas de la IA, enseñándole a ser más útil y segura.

Pregunta 7 de 10

¿Cuál es la diferencia clave entre crear una GPT personalizada y realizar un «verdadero» ajuste?

A) Los GPT personalizados utilizan instrucciones y documentos para guiar un modelo, mientras que el ajuste fino cambia los parámetros internos del modelo.

B) El ajuste fino es más fácil y no requiere conocimientos técnicos.

C) Solo los GPT personalizados se pueden utilizar con fines comerciales.

Pregunta 8 de 10

¿Cuál es la descripción más precisa del «libro de texto» que se utiliza para preparar previamente a los grandes modelos de IA?

A) Una colección comisariada de literatura clásica.

B) Un enorme conjunto de datos de texto y código disponibles públicamente en Internet.

C) Una copia completa de Wikipedia.

Pregunta 9 de 10

¿Cuál es la posible desventaja de ajustar una IA en un conjunto de datos limitado, como enseñarle únicamente a ser rapero?

R) Puede introducir sesgos propios de ese género específico y puede funcionar mal en otras tareas.

B) Perderá la capacidad de hablar inglés por completo.

C) Se vuelve demasiado caro de operar.

Pregunta 10 de 10

En nuestra lección, el proceso de aprendizaje profundo se comparó con enseñar a un niño a reconocer un gato. ¿Cuál era el punto principal de esta analogía?

R) Para demostrar que la IA, al igual que los niños, puede ser testaruda.

B) Para demostrar que el entrenamiento de la IA requiere mucha paciencia.

C) Mostrar que los modelos de aprendizaje profundo aprenden intuitivamente a partir de muchos ejemplos, no de una lista de reglas explícitas.

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