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# Riesgos y Malos Usos
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import { Callout } from 'nextra-theme-docs'
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import ContentFileNames from 'components/ContentFileNames'
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Ya hemos visto lo efectivos que pueden ser los prompts bien elaborados para varias tareas utilizando técnicas como el aprendizaje de pocos ejemplos (few-shot learning) y el prompting encadenado (chain-of-thought prompting). A medida que pensamos en construir aplicaciones del mundo real sobre modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés), se vuelve crucial pensar en los abusos, riesgos y prácticas de seguridad involucradas con los modelos de lenguaje.
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Esta sección se enfoca en destacar algunos de los riesgos y abusos de los LLMs a través de técnicas como la inyección de prompts. También destaca comportamientos dañinos y cómo mitigarlos potencialmente mediante técnicas de prompting efectivas. Otros temas de interés incluyen la generalización, la calibración, los sesgos, los sesgos sociales y la veracidad, por nombrar algunos.
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<ContentFileNames section="risks" lang="es"/> |