From Prompt to Answer

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title: "Del Prompt a la Respuesta"
subtitle: "Cómo los LLM convierten instrucciones en texto"
date: last-modified
description: "Algoritmo conceptual de generación autoregresiva: del prompt al token, paso a paso"
categories: [referencia, fundamentos, LLM]
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Este apéndice describe el mecanismo por el que un modelo de lenguaje autoregresivo convierte un prompt en texto, distinguiendo entre lo que el usuario ve (prompt y respuesta) y lo que ocurre internamente (embeddings, atención y distribuciones de probabilidad).

::: {.callout-note}
**Modelos instruction-tuned.** Los modelos usados en este curso (Claude, ChatGPT, Gemini) no son modelos base: han sido ajustados mediante RLHF, DPO u otras técnicas para responder a instrucciones. El mecanismo autoregresivo descrito aquí es idéntico en ambos casos; lo que cambia es que la distribución de probabilidad ha sido sesgada durante el entrenamiento para seguir instrucciones de forma más efectiva y segura.
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