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Fundamentos de IA generativa — LLMs y prompts

Grabada hoy · 47 min · 6 conceptos clave · Grupo A AdaptiveLearn

Borrador
Hace 2 h

Ética de la IA: sesgos, privacidad y uso responsable

Publicada · 32 min · 4 flashcards · IA Aplicada

En Moodle
15 mar
🖥️

Introducción al Machine Learning supervisado

Publicada · 41 min · 8 conceptos · Módulo 3

En Moodle
8 mar

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Guía pedagógica

  • Empieza con un ejemplo real: pedir a un LLM que explique un concepto y comparar con el temario
  • Muestra un prompt malo vs. uno bien estructurado (rol, contexto, formato)
  • Conecta tokens → ventana de contexto → límites de respuesta
  • Marca pausas: ClassRoom generará timestamps automáticos
OBJETIVOS DEL TEMA (Moodle)
Comprender qué es un LLM, diseñar prompts efectivos y evaluar respuestas con criterio crítico (alucinaciones, sesgos).

Puntos clave

Resumen pedagógico generado por IA · IA generativa — 47 min

📋 Resumen ejecutivo

Los modelos de lenguaje grande (LLM) predicen texto a partir de patrones aprendidos en datos masivos. En esta sesión se aborda qué es un LLM, cómo funcionan los tokens y la ventana de contexto, el diseño de prompts efectivos (rol, contexto, formato) y la evaluación crítica de respuestas (alucinaciones, sesgos). El alumno aprenderá a usar la IA como asistente de aprendizaje con criterio.

🎯 Conceptos clave

LLM (Large Language Model)

Modelo de IA entrenado con texto masivo que genera respuestas probabilísticas; no «piensa» como un humano.

▶ 02:14 — Ver en la grabación

Tokens y ventana de contexto

Unidades de texto que el modelo procesa; la ventana limita cuánto historial y contexto cabe en cada petición.

▶ 08:42 — Ver en la grabación

Prompt engineering

Técnicas para instruir al modelo: rol, contexto, ejemplos few-shot y formato de salida deseado.

▶ 15:30 — Ver en la grabación

Alucinaciones y verificación

El modelo puede inventar datos plausibles; hay que contrastar con fuentes fiables antes de confiar.

▶ 28:05 — Ver en la grabación

⏱ Línea temporal de la clase

00:00
Introducción a los LLM
Qué es un modelo de lenguaje y cómo genera texto
08:30
Tokens y contexto
Ventana de contexto · límites de entrada y salida
22:15
Diseño de prompts
Rol, contexto, formato · ejemplo en vivo
35:40
Alucinaciones y sesgos
Verificación cruzada · uso responsable en el aula
44:00
Cierre y ejercicio práctico
Redactar un prompt para explicar un concepto del temario

✅ Para el examen

  • ¿Qué es un LLM y en qué se diferencia de un buscador?
  • Componentes de un prompt efectivo (rol, contexto, formato)
  • Qué son las alucinaciones y cómo detectarlas
  • Uso responsable de IA en trabajos evaluables

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Vista previa en Moodle

IA Aplicada 2025/26 — AdaptiveLearn

📚 Módulo 2 — IA generativa en el aula

Clase: Fundamentos de IA generativa — LLMs y prompts

Prof. Ruiz · 47 min · Publicado hoy

Resumen
Los LLM predicen texto a partir de patrones; se abordan tokens, prompts efectivos y evaluación crítica de respuestas...
🎯 Conceptos clave
• LLM (modelo de lenguaje)
• Tokens y ventana de contexto
• Prompt engineering
• Alucinaciones y verificación
🃏 Material de estudio
6 flashcards · Línea temporal · Transcripción

Estudiar · IA generativa

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60%
1 / 6
Pregunta
¿Qué es un LLM y en qué se diferencia de un buscador?
Toca para ver la respuesta
Respuesta
Un LLM (Large Language Model) predice texto a partir de patrones; genera respuestas probabilísticas. Un buscador indexa páginas existentes y devuelve enlaces, no redacta contenido nuevo.
Toca para volver

📋 Tu progreso

Resumen leído
Línea temporal revisada
Flashcards completadas (3/6)
Cuestionario de repaso

💡 Conceptos de la clase

02:14 LLM
08:42 Tokens y contexto
15:30 Prompt engineering
28:05 Alucinaciones

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Modo radio: escucha el resumen y las flashcards en tu idioma.

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