211 minutosAnálisis a fondo de los LLM como ChatGPT
Comprenderás el stack moderno de LLM con suficiente profundidad para razonar sobre tokens, entrenamiento, herramientas y fallos.
Lenny's Podcast. Hamel Husain y Shreya Shankar recorren el flujo completo de evaluación con un asistente de IA real para la gestión inmobiliaria: inspeccionar trazas, aplicar codificación abierta y axial a los errores, decidir cuándo detenerse, crear un LLM como juez y validarlo frente al criterio humano. Es una de las pocas conversaciones extensas dirigidas realmente a responsables de producto y de equipo, no a ingenieros de ML, y sigue el mismo ritmo de «30 minutos a la semana después de la configuración» recomendado por el artículo.
Sigue siendo una de las mejores explicaciones de las evaluaciones para personas no ingenieras porque se centra en la disciplina del flujo, no en una herramienta concreta. Conserva el método y elige después las herramientas que se ajusten a tus restricciones de privacidad y observabilidad.
Aprenderás el ciclo de evaluación para productos: inspeccionar trazas, etiquetar fallos, definir criterios, probar cambios y comparar los resultados con el criterio humano.
Tener al menos un flujo de trabajo de IA donde la calidad pueda mejorar o empeorar con el tiempo.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
211 minutosComprenderás el stack moderno de LLM con suficiente profundidad para razonar sobre tokens, entrenamiento, herramientas y fallos.
18 minutosAprenderás por qué las llamadas a LLM basadas en esquemas necesitan objetos tipados, validadores, reintentos y gestión explícita de los campos mal formados o inventados.
77 minutosEscucharás cómo los especialistas en prompts para producción revisan instrucciones, ejemplos y restricciones de comportamiento bajo presión real, en lugar de tratar los prompts como textos aislados.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
Brenna Zenaty, Adriti Gulati
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The marketing vertical gap, filled by a genuinely free, well-instructed course rather than a paywalled Udemy clone. It's honest about limitations and ethics (a full lesson on bias, transparency, and IP) instead of just cheerleading AI content generation, which matches our editorial standard better than most 'AI for marketers' filler out there.
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