TEST

TEMA 1: MÉTODOS Y METODOLOGÍAS DE LA IA GENERATIVA 1. ¿Cuál es la diferencia principal entre un motor de búsqueda y un sistema de IA generativa?. a) El motor de búsqueda es más rápido que la IA generativa. b) El motor de búsqueda recupera información existente; la IA generativa puede interpretar, generar y analizar esa información. c) La IA generativa solo funciona con imágenes, y el motor de búsqueda con texto. d) No hay diferencia, ambos hacen lo mismo.

2. ¿Qué tipo de IA se especializa en la creación de contenido nuevo a partir del aprendizaje de patrones existentes?. a) IA predictiva. b) IA discriminativa. c) IA generativa. d) IA analítica.

3. La IA predictiva se basa en: a) La clasificación de datos etiquetados. b) El análisis de datos históricos para anticipar lo que ocurrirá en el futuro. c) La creación de imágenes a partir de texto. d) La compresión y reconstrucción de información.

4. ¿Cuál es el objetivo principal de la IA discriminativa?. a) Crear contenido original. b) Predecir tendencias futuras. c) Clasificar y diferenciar entre categorías. d) Analizar grandes volúmenes de datos para encontrar patrones.

5. ¿Qué técnica de entrenamiento recibe retroalimentación sobre si su respuesta fue correcta o incorrecta?. a) Supervisado. b) No supervisado. c) Por refuerzo. d) Por difusión.

6. Los LLM (Large Language Models) se caracterizan por: a) Contener miles de millones de parámetros y manejar matices complejos del lenguaje. b) Ser modelos exclusivos para generar imágenes. c) Funcionar solo con datos etiquetados. d) No poder adaptar su respuesta según el contexto.

7. ¿Qué arquitectura de IA generativa funciona como un juego entre dos redes: el generador y el discriminador?. a) Transformadores. b) Modelos de difusión. c) Autocodificadores variacionales (VAE). d) Redes generativas antagónicas (GAN).

8. En el contexto de la IA, ¿qué es el "prompting"?. a) El proceso de entrenar un modelo con datos etiquetados. b) El proceso de dar instrucciones claras al modelo para obtener mejores resultados. c) La capacidad del modelo de inventar información falsa. d) La integración de la IA en herramientas de productividad.

9. ¿Cuál de las siguientes es una limitación de la IA generativa mencionada en el tema?. a) Que siempre produce resultados correctos. b) Que no requiere infraestructura costosa. c) Que puede inventar datos o presentar información falsa de manera convincente (alucinaciones). d) Que no plantea dudas sobre la privacidad.

10. ¿Qué herramienta de IA generativa se centra en minimizar sesgos y garantizar resultados seguros y alineados con valores humanos?. a) ChatGPT. b) Microsoft Copilot. c) Claude. d) Stable Diffusion.