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Cuestionario · IA para Abogados · Sesión 5

Cuestionario · IA para Abogados · Sesión 5

Cuestionario · Sesión 5 – IA para Abogados

Preguntas generales sobre inteligencia artificial generativa y uso responsable. Marca tu respuesta y pulsa “Comprobar”.

1. ¿Qué es, en términos técnicos, un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT o Gémini?

A. Un modelo estadístico entrenado para predecir el siguiente token (palabra o parte de palabra) a partir del contexto anterior. B. Una base de datos que busca textos exactos y solo copia y pega fragmentos. C. Un robot físico que entiende el mundo igual que una persona.

2. En un chat con IA, ¿qué describe mejor el concepto de “contexto” o “ventana de contexto”?

A. Todo el conocimiento que el modelo aprendió durante su entrenamiento. B. El conjunto de mensajes y textos que se envían como entrada en esa conversación para generar la respuesta actual. C. Únicamente el último mensaje del usuario, sin nada más.

3. ¿Qué es un “token” en el contexto de los modelos de lenguaje?

A. Siempre equivale exactamente a una palabra completa en español. B. Es una unidad de texto que puede ser una palabra, parte de una palabra o signos de puntuación. C. Es únicamente una frase completa con sujeto, verbo y predicado.

4. En muchos modelos de IA, ¿qué efecto general tiene aumentar el parámetro “temperature” (temperatura)?

A. Hace que las respuestas sean más variadas y creativas, pero menos predecibles. B. Obliga al modelo a responder siempre con citas literales de la ley. C. Impide que el modelo cometa cualquier error factual.

5. ¿Cuál es una razón técnica y ética clara para evitar subir datos personales sensibles a un servicio de IA en la nube?

A. Porque el modelo se vuelve más lento si ve DNIs o direcciones. B. Porque existe riesgo de tratamiento inadecuado o filtración de esos datos, lo que afecta la privacidad y el cumplimiento normativo. C. Porque los datos personales impiden que la IA funcione en español.

6. En la técnica de “metaprompting” explicada en clase, ¿qué se hace en términos sencillos?

A. Se apaga el modelo para que no responda al usuario. B. Se le pide a la propia IA que mejore o reescriba nuestro prompt para que sea más claro y efectivo. C. Se descarga el código fuente del modelo para modificarlo manualmente.

7. ¿En qué consiste la técnica de “decomposition” al usar IA para resolver un problema complejo?

A. En dividir el problema grande en varias tareas pequeñas y manejables, que se resuelven paso a paso. B. En pedir siempre la respuesta final en un solo mensaje, sin pasos intermedios. C. En prohibir que la IA haga preguntas de aclaración al usuario.

8. ¿Cuál es una diferencia esencial entre un modelo de IA generativa y un simple motor de búsqueda tradicional?

A. La IA generativa crea texto nuevo palabra por palabra a partir de probabilidades, mientras que el buscador solo devuelve enlaces o fragmentos existentes. B. El buscador nunca se equivoca y la IA generativa siempre se equivoca. C. La IA generativa funciona sin algoritmos y el buscador sí usa algoritmos.

9. ¿Qué describe mejor el “fine tuning supervisado” (entrenamiento fino supervisado) en IA?

A. Apagar el modelo y volver a encenderlo sin cambiar nada. B. Ajustar un modelo ya entrenado usando ejemplos adicionales de entrada-salida preparados por personas. C. Borrar todo el entrenamiento previo y empezar desde cero cada vez.

10. Los modelos actuales tienen una “ventana de contexto” limitada en cantidad de tokens. ¿Qué consecuencia práctica tiene esto?

A. No pueden leer ni considerar texto infinito: solo procesan hasta cierto número de tokens recientes de la conversación o documentos. B. Pueden leer todo internet en tiempo real en cada respuesta, sin límite. C. Solo pueden responder con una sola frase corta, siempre del mismo tamaño.

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