AIIntermedio#AI Safety#Data Provenance#Limitations
Ventana de Contexto
V
Definition
Capacidad maxima de tokens de entrada y salida que modelo puede manejar en peticion, sujeta a configuracion de modelo y proveedor. Es limite de capacidad, no memoria fiable, verificacion de datos ni medida de calidad de razonamiento.
Revisado con fuentes
- NIST: Adversarial Machine Learning Taxonomy abre en una pestana nueva
Respalda: NIST identifies indirect prompt injection, data poisoning, and other integrity risks in generative-AI systems that process untrusted input.
- OWASP: LLM01 Prompt Injection abre en una pestana nueva
Respalda: OWASP documents that user or retrieved content can alter an LLM application's behavior and recommends keeping sensitive functions outside model-controlled instructions.
Diagrama del Concepto
Key Takeaways
1
Ventana de contexto es capacidad de peticion para entrada y salida tokenizadas, no memoria fiable ni puntuacion de calidad.
2
Para cada registro incluido, conserva fuente, hora, identificador, transformacion y si fue omitido, truncado o resumido.
3
Prueba fallos de atencion, recuperacion, conflicto, contenido malformado e inyeccion de prompt; compara salida critica con registros primarios.
4
Mas capacidad puede aumentar coste y latencia sin mejorar precision factual ni autorizar accion que cambia estado.
Practical Example
Flujo de investigacion envia aviso oficial de protocolo, URL original, horas y conjunto pequeno de registros relacionados etiquetados a modelo. Informa que registro fue truncado y pide resumen con enlaces de fuente. No infiere movimiento de precio ni crea transaccion desde contexto.
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Capa de PercepcionParte de flujo IA que recopila y etiqueta entradas como registros blockchain, datos de mercado y comunicaciones publicas. Aporta contexto para revision; no establece verdad, identifica personas, predice precios ni justifica accion.
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Razonamiento LLMUsar modelo de lenguaje para resumir, clasificar o comparar informacion aportada. Su salida es texto probabilistico, no analisis de mercado verificado, asesoria financiera ni autoridad para ejecutar trade.
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Ingenieria de PromptsPractica de disenar instrucciones de modelo, ejemplos, contexto y restricciones de salida para tarea limitada. Puede hacer flujo mas facil de evaluar; no hace salida de modelo determinista, correcta, segura ni adecuada para decision financiera.
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RAG (Generacion Aumentada por Recuperacion)Patron de sistema que recupera registros externos seleccionados y los aporta junto a consulta a modelo de lenguaje. Recuperacion puede mejorar trazabilidad y actualidad cuando fuentes se citan; no prueba que registro sea verdadero, completo, actual ni seguro para actuar.
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