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Cómo genera respuestas la IA: el modelo mental que hace encajar el diseño de prompts — vídeos complementarios

El artículo ofrece un modelo mental práctico: cuando entiendes un LLM como un sistema que completa texto según probabilidades ponderadas, el diseño de prompts deja de parecer magia y empieza a ser ingeniería. Estos dos vídeos son las explicaciones extensas de referencia sobre ese mismo modelo, accesibles para principiantes e impartidas por una de las personas que ayudaron a construir buena parte de este campo.

Selección principal

59:48
[Charla de 1hr] Introducción a los modelos de lenguaje de gran tamaño

Andrej Karpathy

Un ingeniero que formó parte del equipo fundador de OpenAI ofrece, en lenguaje sencillo, la explicación de una hora más clara sobre qué es realmente un LLM. La sección dedicada a la "psicología de un LLM" transmite exactamente el modelo mental que pretende establecer el artículo: por qué estos modelos alucinan, por qué captan bien el tono general pero cuentan mal y por qué diseñar prompts se parece más a orientarlos que a programarlos.

Qué aprenderás: Construirás un modelo mental sin misticismo de los LLM como sistemas de predicción con ventanas de contexto, datos de entrenamiento, muestreo y modos de fallo.

Qué ver o saber antes: Ninguno; la charla es larga, pero accesible para principiantes.

Nota de AI Expert: Sigue siendo una de las explicaciones conceptuales más sólidas. No tomes el lenguaje antropomórfico de forma literal: los modelos no piensan ni saben; generan continuaciones probables sujetas a restricciones.

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Cómo uso los modelos de lenguaje de gran tamaño

Andrej Karpathy

Una continuación en la que Karpathy utiliza ChatGPT, Claude, Gemini y Perplexity como un usuario experto. Mírala después del artículo y de su "Introducción": verás el modelo mental aplicado en tiempo real, incluidas las pequeñas decisiones —qué modelo, qué modo y cuándo pegar texto en lugar de subir un archivo— que separan a los principiantes frustrados de quienes obtienen respuestas útiles al primer intento.

Qué aprenderás: Verás cómo un usuario experimentado alterna entre herramientas, modos y estrategias de contexto sin dejar de verificar los resultados.

Qué ver o saber antes: Mira o lee primero una explicación básica sobre los LLM para que el flujo de trabajo en directo no parezca magia.

Nota de AI Expert: Los hábitos de trabajo son más valiosos que la selección exacta de productos. Vuelve a comprobar los modelos predeterminados, el comportamiento de los archivos y los controles de privacidad actuales antes de reproducir con clientes o en el trabajo cualquier patrón que dependa mucho de subir archivos.

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