Banco de Preguntas - GenAI Testing (ISTQB) - I

¿Qué define mejor un sistema de Machine Learning?. Ejecuta reglas definidas manualmente. Aprende patrones a partir de datos. Siempre produce resultados deterministas. No necesita datos históricos.

¿Cuál es la principal diferencia entre programación tradicional y ML?. ML no usa datos. ML genera reglas a partir de datos. Programación tradicional no tiene lógica. No hay diferencia.

¿Qué es un token en un LLM?. Una palabra completa siempre. Una unidad de texto (palabra o parte). Una frase. Un dataset.

¿Qué significa que un modelo es no determinista?. No funciona correctamente. Siempre falla. Puede dar distintas respuestas a la misma entrada. No usa datos.

¿Cuál es una ventaja de transformers?. Menor precisión. Procesamiento secuencial. Procesamiento paralelo. No usan datos.

¿Uso válido de LLM en testing?. Sustituir tester. Generar casos de prueba. Ejecutar sin supervisión. Eliminar requisitos.

Riesgo clave LLM?. Demasiada precisión. Bajo rendimiento. Información incorrecta. Falta velocidad.

¿Qué es alucinación?. Error compilación. Info inventada. Fallo hardware. Bug.

Dependencia del prompt implica?. No responde. Depende cómo preguntas. Siempre igual. No afecta.

Rol tester?. Desaparece. Solo prompts. Validar. Programar.

¿Qué mejora un prompt?. Ambigüedad. Ejemplos. Vaguedad. Falta contexto.

CREATE E?. Execution. Examples. Evaluation. Extension.

Buena práctica?. No iterar. Refinar. Evitar formato. Genérico.

Markdown sirve?. Nada. Estructurar. Reduce precisión. Hace rápido.

Técnica combinaciones?. Boundary. Pairwise. Exploratory. Smoke.

Técnica límites?. Pairwise. Equivalence. Boundary. Decision.

Problema requisito?. Claridad. Ambigüedad. Completitud. Consistencia.

NO hacer con LLM?. Validar. Apoyo. Confiar ciegamente. Refinar.

Problema conocimiento?. Latencia. Fecha corte. Token. Overfitting.

Riesgo legal?. Rendimiento. Propiedad intelectual. Velocidad. Memoria.

¿Qué es Machine Learning?. Reglas. Aprende datos. Genera texto. Automatiza.

¿Qué es LLM?. Hardware. Tipo ML lenguaje. Determinista. Compilador.

¿Qué es token?. Palabra. Unidad texto. Dataset. Algoritmo.

¿Qué hace LLM?. Entiende. Predice token. Ejecuta. Reglas.

Relación?. ML es subconjunto de LLM. LLM es subconjunto de ML. Independientes. Iguales.

Contexto?. Dataset. Tokens. Código. HW.

No determinismo?. Falla. Igual salida. Diferente salida. No datos.

Influye salida?. CPU. Prompt. RAM. OS.

Tokenización?. Compresión. División texto. Entrenamiento. Evaluación.

Coste?. Usuarios. Tokens. Testers. Navegador.