Guion profesor · U03
Vías de adaptación y criterio de decisión
Objetivo de la sesión
Prompting, RAG y ajuste fino: cuándo corresponde cada vía.
Guion por bloques
Bloque 1 — Qué modifica cada vía (60 min)
Instrucción vs recuperación vs ajuste: error de fine-tune para hechos.
- 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 — Árbol de decisión (60 min)
Naturaleza de lo que falta, datos, frescura, trazabilidad, presupuesto, control.
- 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 — Fine-tuning eficiente (60 min)
LoRA/QLoRA, volumen mínimo, evaluación post-ajuste.
- 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 — Taller (Eval 1) (60 min)
Ajustar modelo abierto moderado vs misma tarea por instrucción.
- 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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