agents-course/pr_693/es/unit1/quiz2.html

<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Autoevaluación Rápida (sin calificación)&quot;,&quot;local&quot;:&quot;quiz2&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;P1: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor una herramienta de IA?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;p1-cuál-de-las-siguientes-opciones-describe-mejor-una-herramienta-de-ia&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;P2: ¿Cómo utilizan los agentes de IA las herramientas como forma de “actuar” en un entorno?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;p2-cómo-utilizan-los-agentes-de-ia-las-herramientas-como-forma-de-actuar-en-un-entorno&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;P3: ¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM)?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;p3-qué-es-un-modelo-de-lenguaje-grande-llm&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;P4: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el papel de los tokens especiales en los LLMs?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;p4-cuál-de-las-siguientes-opciones-describe-mejor-el-papel-de-los-tokens-especiales-en-los-llms&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3},{&quot;title&quot;:&quot;P5: ¿Cómo procesan internamente los mensajes de usuario los modelos de chat de IA?&quot;,&quot;local&quot;:&quot;p5-cómo-procesan-internamente-los-mensajes-de-usuario-los-modelos-de-chat-de-ia&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:3}],&quot;depth&quot;:1}">
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Lo sabemos, lo sabemos, … 😅 Pero este breve quiz sin calificación está aquí para <strong>ayudarte a reforzar conceptos clave que acabas de aprender</strong>.</p> <p data-svelte-h="svelte-18mu0py">Este quiz cubre Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), sistemas de mensajes y herramientas; componentes esenciales para entender y construir agentes de IA.</p>  <h3 class="relative group"><a id="p1-cuál-de-las-siguientes-opciones-describe-mejor-una-herramienta-de-ia" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#p1-cuál-de-las-siguientes-opciones-describe-mejor-una-herramienta-de-ia"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 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los agentes realizar tareas específicas e interactuar con entornos externos<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"> <!-- HTML_TAG_START -->Una característica que almacena conversaciones de agentes<!-- HTML_TAG_END --></label>  <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled>Submit</button> </div></form></div> <hr>  <h3 class="relative group"><a id="p2-cómo-utilizan-los-agentes-de-ia-las-herramientas-como-forma-de-actuar-en-un-entorno" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#p2-cómo-utilizan-los-agentes-de-ia-las-herramientas-como-forma-de-actuar-en-un-entorno"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>P2: ¿Cómo utilizan los agentes de IA las herramientas como forma de “actuar” en un entorno?</span></h3> <div><form><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"> <!-- HTML_TAG_START -->Esperando pasivamente las instrucciones del usuario<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"> <!-- HTML_TAG_START -->Usando solo respuestas preprogramadas<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"> <!-- HTML_TAG_START -->Pidiendo al LLM que genere código de invocación de herramientas cuando sea apropiado y ejecutando herramientas en nombre del modelo<!-- HTML_TAG_END --></label>  <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled>Submit</button> </div></form></div> <hr>  <h3 class="relative group"><a id="p3-qué-es-un-modelo-de-lenguaje-grande-llm" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#p3-qué-es-un-modelo-de-lenguaje-grande-llm"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>P3: ¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM)?</span></h3> <div><form><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"> <!-- HTML_TAG_START -->Un chatbot simple diseñado para responder con respuestas predefinidas<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"> <!-- HTML_TAG_START -->Un modelo de aprendizaje profundo entrenado con grandes cantidades de texto para entender y generar lenguaje similar al humano<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"> <!-- HTML_TAG_START -->Una IA basada en reglas que sigue comandos predefinidos estrictos<!-- HTML_TAG_END --></label>  <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled>Submit</button> </div></form></div> <hr>  <h3 class="relative group"><a id="p4-cuál-de-las-siguientes-opciones-describe-mejor-el-papel-de-los-tokens-especiales-en-los-llms" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#p4-cuál-de-las-siguientes-opciones-describe-mejor-el-papel-de-los-tokens-especiales-en-los-llms"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>P4: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el papel de los tokens especiales en los LLMs?</span></h3> <div><form><label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="0"> <!-- HTML_TAG_START -->Son palabras adicionales almacenadas en el vocabulario del modelo para mejorar la calidad de generación de texto<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="1"> <!-- HTML_TAG_START -->Sirven para funciones específicas como marcar el final de una secuencia (EOS) o separar diferentes roles de mensajes en modelos de chat<!-- HTML_TAG_END --></label> <label class="block"><input autocomplete="off" class="form-input -mt-1.5 mr-2" name="choice" type="checkbox" value="2"> <!-- HTML_TAG_START -->Son tokens insertados aleatoriamente utilizados para mejorar la variabilidad de respuesta<!-- HTML_TAG_END --></label>  <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled>Submit</button> </div></form></div> <hr>  <h3 class="relative group"><a id="p5-cómo-procesan-internamente-los-mensajes-de-usuario-los-modelos-de-chat-de-ia" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#p5-cómo-procesan-internamente-los-mensajes-de-usuario-los-modelos-de-chat-de-ia"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 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HTML_TAG_START -->Generan respuestas aleatoriamente basadas en conversaciones previas<!-- HTML_TAG_END --></label>  <div class="flex flex-row items-center mt-3"><button class="btn px-4 mr-4" type="submit" disabled>Submit</button> </div></form></div> <hr> <p data-svelte-h="svelte-cqb66j">¿Lo entendiste? ¡Genial! Ahora <strong>sumerjámonos en el flujo completo del Agente y comencemos a construir tu primer Agente de IA!</strong></p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/es/unit1/quiz2.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a>  <p></p> 
			
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