El jueves 4 de junio, el IMM celebr\u00f3 una nueva sesi\u00f3n de su seminario con la participaci\u00f3n del Dr. David Mart\u00ednez, quien imparti\u00f3 la charla \u201cFundamentos y uso de los modelos de lenguaje en la docencia e investigaci\u00f3n\u201d.
Durante la sesi\u00f3n, el ponente present\u00f3 de forma clara los principios de funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLMs), destacando que el texto se genera token a token a partir de distribuciones de probabilidad, lo que determina tanto su comportamiento como sus costes. Asimismo, subray\u00f3 el papel central del contexto, cuya correcta construcci\u00f3n permite mejorar notablemente el rendimiento y eficiencia de estos sistemas.
Uno de los puntos clave fue la introducci\u00f3n de t\u00e9cnicas avanzadas de uso, como la cadena de pensamiento (chain-of-thought), que permite hacer expl\u00edcito el razonamiento del modelo y mejorar la calidad de las respuestas. Tambi\u00e9n se mostraron herramientas pr\u00e1cticas como Obsidian para la gesti\u00f3n del conocimiento y la preparaci\u00f3n de contextos efectivos.
La charla abord\u00f3 adem\u00e1s el concepto de agentes de inteligencia artificial, entendidos como sistemas que ampl\u00edan las capacidades de los LLMs al integrar razonamiento, uso de herramientas y ejecuci\u00f3n iterativa de acciones. En este sentido, se destac\u00f3 que la orquestaci\u00f3n de m\u00faltiples agentes \u2014especializados, en paralelo o incluso en interacci\u00f3n cr\u00edtica\u2014 puede aumentar la robustez y el rendimiento en tareas complejas.
La intervenci\u00f3n despert\u00f3 un notable inter\u00e9s entre los asistentes, al ofrecer una visi\u00f3n pr\u00e1ctica y actualizada del potencial de estas tecnolog\u00edas tanto en la docencia como en la investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nngg_shortcode_0_placeholder\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"