Descubre cómo solucionar el “falso 200 OK” de LM Studio implementando la tokenización nativa de Qwen 2.5 en Python. Incluye la aplicación interactiva completa de la Línea Booth de PINSAPIA y una guía didáctica con retos prácticos para explorar cómo “leen” las IA con el alumnado en el aula
Demostración interactiva de la técnica de ingeniería de prompts Few-Shot Prompting (aprendizaje con pocos ejemplos) comparada con Zero-Shot Prompting (sin ejemplos) utilizando un LLM local. Enmarcado en el modelo AIDARAC del IES Monterroso y MonteSTEAM, el alumnado evalúa en paralelo cómo la estructura de un prompt altera drásticamente la precisión, el formato y la fiabilidad de las respuestas de un modelo de lenguaje sin alterar sus parámetros ni reentrenarlo.
Experimento de evaluación de robustez semántica y pérdida de significado mediante traducción encadenada (ida y vuelta) con LLM local (Qwen en LM Studio). Enmarcado en la iniciativa MonteSTEAM y el modelo AIDARAC del IES Monterroso, el alumnado somete oraciones literales, refranes y frases con doble sentido a viajes de traducción directa y en cascada (Español → Inglés → Francés → Español) para auditar dónde y por qué se roment las metáforas o el lenguaje figurado.
Adaptación interactiva del Test de Turing para juego individual en el aula, dentro de los marcos MonteSTEAM y AIDARAC del IES Monterroso. Cada estudiante interactúa desde su propia pantalla evaluando textos humanos reales (cargados mediante archivo .txt o catálogo base) frente a textos redactados por un LLM local (Qwen en LM Studio). La aplicación ofrece retroalimentación inmediata respuesta a respuesta, calcula el porcentaje individual de acierto y determina al final de la partida si el alumno ha ganado al modelo o si ha sido engañado por la IA.
Explora cómo generan texto los modelos de lenguaje en «El adivino de la siguiente palabra», una aplicación interactiva del Proyecto PINSAPIA (Línea Lamarr) desarrollada en el IES Monterroso dentro de los marcos MonteSTEAM y AIDARAC. Mediante peticiones autorregresivas (max_tokens=1 y logprobs) sobre FastAPI en el puerto 8084, el alumnado visualiza paso a paso el ranking de probabilidad de las palabras candidatas, comprendiendo en directo el origen real de la temperatura, la creatividad y las alucinaciones en los LLM.
Descubre «El juego de las palabras parecidas», una actividad didáctica e interactiva del Proyecto PINSAPIA (Línea Hopper) desarrollada en el IES Monterroso bajo el marco de MonteSTEAM y AIDARAC. A través de una aplicación web en FastAPI, el alumnado experimenta con embeddings, vectores y la similitud del coseno para comprobar de manera práctica, matemática y sin rodeos cómo miden los modelos de Inteligencia Artificial la relación semántica entre conceptos.
En el marco de las iniciativas MonteSTEAM y AIDRAC del IES Monterroso, presentamos el Proyecto Borg: una actividad de cibereducación que rinde homenaje a la informática Anita Borg. La aplicación contrapone un clasificador de spam clásico (Naive Bayes con Scikit-Learn) a un LLM local (Qwen) en el puerto 8082, permitiendo al alumnado comprobar con datos reales de latencia e interpretabilidad que el modelo más grande y caro no siempre es la mejor solución de ingeniería.
Exploramos el parámetro de «temperatura» en los modelos de lenguaje mediante el Proyecto Shelley, una experiencia didáctica desarrollada en el marco de las iniciativas MonteSTEAM y AIDRAC del IES Monterroso. Utilizando FastAPI y un LLM local con LM Studio, analizamos cómo varían las respuestas del modelo entre el determinismo y la creación libre, abriendo la «caja negra» de la inteligencia artificial para fomentar el pensamiento crítico en el aula.
El Proyecto SAMUEL (3 en Raya con Q-Learning) es una propuesta de la línea THEMIS en el IES Monterroso para enseñar Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning) sin recurrir a modelos de lenguaje ni redes neuronales preentrenadas. El alumnado comprueba cómo un agente que arranca en blanco (Tabula Rasa) aprende a jugar al 3 en raya mediante partidas simuladas contra sí mismo. La aplicación despliega en tiempo real la Q-Table y un mapa de calor con los valores $Q(s,a)$, demostrando de forma transparente cómo la IA toma decisiones basadas en premios y castigos acumulados.
El Proyecto PEREC (Historias con Reglas) es una propuesta pedagógica de la línea THEMIS desarrollada en el IES Monterroso. El alumnado pone a prueba a un modelo de lenguaje local (Qwen) solicitándole redactar cuentos bajo restricciones formales extremas (lipogramas sin la letra “e” o frases con un recuento exacto de palabras). En lugar de confiar en la palabra del modelo, un script determinista en Python audita letra por letra la historia, exponiendo las trampas y limitaciones reales del instruction following en los LLMs mediante un semáforo interactivo.