2.2. ¿Cómo funcionan las IA generativas y los LLMs?

CUESTIONARIO 

Instrucciones: Responda brevemente a las siguientes preguntas (2-3 oraciones por respuesta).

¿Qué diferencia a la inteligencia artificial generativa de otras formas de IA, según el texto?

1. Describe las tres fases clave del funcionamiento de las inteligencias artificiales generativas mencionadas.

2. ¿Qué es la arquitectura Transformer y por qué fue un avance decisivo en el procesamiento del lenguaje natural?

3. Explica brevemente qué es un LLM (Large Language Model).

4. ¿Qué son los tokens en el contexto de los LLMs y cuál es su importancia?

5. Define la ventana de contexto y por qué es crucial para la coherencia de las respuestas de una IA.

6. Menciona al menos tres tipos de contenido, además de texto, que una IA generativa puede crear.

7. ¿Cuál es la principal diferencia entre un modelo de IA de código abierto y uno de código cerrado?

8. Según el texto, ¿qué rol juega Europa en el desarrollo de LLMs y cuál es su enfoque distintivo?

9. ¿Qué características distintivas tiene el ecosistema de LLMs en China en comparación con otros países?

Preguntas de Ensayo:

Analice cómo la arquitectura Transformer y el mecanismo de atención superan las limitaciones de los modelos de lenguaje anteriores en la comprensión y generación de texto coherente y contextualizado.

• Compare y contraste las prioridades y enfoques en el desarrollo de LLMs entre Estados Unidos, Europa y China, especialmente en lo que respecta a la soberanía digital, la ética y la aplicación en el ámbito educativo.

• Discuta la importancia de los tokens y la ventana de contexto en la funcionalidad práctica de un LLM. Explique cómo estos conceptos impactan tanto en la experiencia del usuario (coherencia, longitud de respuesta) como en el desarrollo de aplicaciones con IA (costo, diseño).

• Evalúe las ventajas y desventajas de adoptar modelos de IA de código abierto versus código cerrado, considerando factores como la transparencia, la personalización, la seguridad de los datos, la facilidad de uso y los costos asociados.

• Explique cómo las capacidades multimodales y la memoria ampliada en futuros modelos de IA (como el estimado GPT-5) podrían transformar significativamente la interacción humana con estas tecnologías y sus aplicaciones en diversos sectores, incluyendo la educación.