🧠 Fundamentos de IA y LLM
Todo lo que necesitas saber sobre cómo funcionan los LLM, los tokens, la anatomía de los prompts y la claridad. La base esencial para dominar la Ingeniería de Prompts.
1. Conceptos básicos de LLM y funcionamiento
La tecnología detrás de la IA generativa
Uno Large Language Model (LLM) es un modelo de IA entrenado con miles de millones de palabras de texto. Mediante este entrenamiento masivo, aprende patrones del lenguaje, conocimiento factual y capacidades de razonamiento.
⚙️ El proceso de generación
1. Entrenamiento
Miles de millones de textos
2. Patrones
Identifica reglas
3. Prompt
Tú preguntas
4. Generación
Token por token
📊 Características Importantes
- • No tiene conciencia - Es una sofisticada herramienta matemática
- • Basado en probabilidades - Elige las palabras más probables
- • Sin memoria persistente - Cada conversación está aislada
- • Fecha de corte - No conoce los eventos posteriores a su entrenamiento
Claude
Fuerte en razonamiento, 200K tokens
GPT-4
Versátil, creativo
Gemini
Integrado con Google, 1M tokens
2. Tokens y ventana de contexto
Las unidades básicas de procesamiento
Tokens son la forma en que el LLM «lee» el texto. Una palabra puede ser 1 token o varios tokens. ~4 caracteres = 1 token en portugués.
📝 Ejemplos
"Hola"
= 1 token
"Brasilia"
= 2 tokens (Bras + ília)
📦 Ventana de contexto por modelo
⚠️ Qué cuenta en la ventana de contexto:
Tu prompt + historial de la conversación + respuesta del modelo + ejemplos proporcionados
3. Anatomía de los prompts
Los 5 componentes esenciales
Contexto
"Eres un profesor de física..."
Tarea
"Explica el concepto de gravedad"
Especificaciones
"Usa analogías de la vida cotidiana. Máximo 3 párrafos"
Ejemplos (opcional)
Muestra el formato que quieres
Restricciones
"No uses ecuaciones matemáticas complejas"
[CONTEXTO] Eres un [papel].
[TAREA] [Acción clara].
[SPECS] Formato, tono, extensión.
[RESTRICCIONES] NO hagas X, Y.
4. Claridad y especificidad
El principio más importante
LLMs interpretan literalmente lo que escribes. Cuanto más específico, mejores serán los resultados.
1. Sé específico
Detalles > Generalidades
2. Sé directo
Ve directo al grano
3. Sé explícito
No des nada por sentado
4. Sé estructurado
Usa formato
❌ Vago
"Habla sobre SEO"
✅ Claro
"Enumera 5 técnicas de SEO on-page con ejemplos prácticos"
5. Elección consciente del modelo
La capacidad, el contexto y el costo deben ajustarse a la tarea
Antes de escribir el prompt, identifica si la tarea requiere razonamiento, generación creativa, análisis de archivos o una ventana de contexto extensa.
Pregunta de decisión
¿Qué capacidad es indispensable para esta entrega y cuál sería solo conveniente?
Prueba rápida
Compara la misma tarea en dos modelos y registra la calidad, el tiempo y la necesidad de correcciones.
6. Laboratorio de claridad
Aplica los fundamentos en dos versiones del mismo prompt
Escribe una solicitud breve. Luego, reescríbela incluyendo contexto, tarea, formato esperado y una restricción medible.
Versión inicial
Mantén la solicitud tal como la harías espontáneamente y guarda la respuesta.
Versión estructurada
Compara la precisión, la adecuación al formato y la cantidad de retrabajo necesario.
📋 Resumen del Módulo 1
LLMs
Patrones, no conocimiento
Tokens
~4 chars = 1 token
Anatomía
5 componentes
Claridad
Específico > Vago