Guion profesor · U02
El pipeline de post-entrenamiento
Objetivo de la sesión
Pre-entrenamiento, instrucción, alineación y destilación.
Guion por bloques
Bloque 1 — Pre-entrenamiento (60 min)
Objetivo auto-supervisado, filtrado de corpus, contaminación de benchmarks.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 2 — Ajuste por instrucciones (60 min)
De continuación a seguimiento de instrucciones; datos sintéticos y destilación.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 3 — Alineación por preferencias (60 min)
RLHF vs DPO; constitutional AI; costos de alineación.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Bloque 4 — Razonamiento y taller de atribución (60 min)
Modelos de razonamiento extendido; taller: atribuir comportamientos a etapas.
- Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
- Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
- Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.
Checklist cierre
- Articulación con la unidad siguiente / curso vecino.
- Recordar lectura previa de la próxima sesión.
- Recoger dudas sobre lab autónomo.
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