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TOKEN LAB / LEARN BY DOING

Aprende ingeniería de IA experimentando.

LLMs, RAG, agentes, evaluación e inferencia. Predice, cambia una variable, ejecuta y analiza la evidencia.

50Laboratorios500Preguntas de práctica0API keys

50 experimentos con 10 motores reutilizables, cada uno con una hipótesis y configuración propias.

01Atención y máscaras02Geometría de embeddings03Caché KV y páginas04Entrena una red neuronal05Agentes con límites06Búsqueda híbrida y reranking07Auditoría de jueces LLM08Routing y fallback09Cuantización y valores atípicos10Caché de solicitudes y TTL

Las notas técnicas, los parámetros y las respuestas están actualmente en inglés.

Atención y máscaras

Lee el método, cambia una entrada y compara las exportaciones.

01

Atención causal

Future positions must receive zero probability.

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02

Contexto bidireccional

Removing the mask exposes future keys.

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03

Atención concentrada

Larger logits concentrate probability on the largest visible score.

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04

Atención uniforme

Equal visible logits yield uniform weights.

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05

Atención suave

A smaller scale moves weights toward uniform without changing visibility.

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Geometría de embeddings

Lee el método, cambia una entrada y compara las exportaciones.

06

Vecinos por coseno

A large document norm should not dominate cosine ranking.

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07

Sesgo de norma del producto escalar

The long vector may outrank a better-aligned short vector.

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08

Rotación de consulta

Rotating the query changes which document aligns best.

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09

Dirección opuesta

Opposite vectors receive negative cosine scores.

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10

Vector cero

The lab returns zero scores for an undefined cosine denominator.

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Caché KV y páginas

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11

GQA de referencia

Eight KV heads use one quarter the cache of 32 heads.

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12

Caché multihead

More KV heads scale cache bytes linearly.

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13

Caché multiquery

One KV head sharply reduces logical cache size.

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14

Lote de contexto largo

Sequence and batch size multiply memory demand.

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15

Fragmentación de páginas

One extra token allocates an additional page per sequence.

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Entrena una red neuronal

Entrena una red neuronal pequeña y observa cómo aprende.

16

Aprender cuadrantes XOR

A nonlinear hidden layer can fit this non-linearly separable task.

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17

Capa oculta insuficiente

One hidden unit limits the available decision boundaries.

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18

Aprendizaje lento

A lower learning rate may need more epochs.

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19

Clasificación circular

The hidden layer can approximate a curved boundary.

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20

Sensibilidad a la semilla

Initialization and sampled data affect the learning trajectory.

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Agentes con límites

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21

Aprobación humana

A write pauses without the mock approval toggle.

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22

Escritura simulada autorizada

Approval permits only the local mock write.

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23

Lista de herramientas permitidas

A disallowed calculator call stops the workflow.

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24

Presupuesto agotado

The second paid action is blocked before exceeding budget.

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25

Truncamiento de memoria

Only the latest result survives FIFO truncation.

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Búsqueda híbrida y reranking

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26

Fusión híbrida

Combining independent ranks can promote shared candidates.

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27

Solo búsqueda léxica

Exact query words alone set the ranking.

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28

Solo búsqueda densa

Only vector direction determines the ranking.

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29

Límite del reranking oráculo

Perfect labels can improve ordering only inside the candidate pool.

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30

Falta de candidatos

Even an oracle cannot recover documents excluded before reranking.

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Auditoría de jueces LLM

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31

Acuerdo mixto del juez

Agreement and order consistency measure different properties.

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32

Acuerdo perfecto

Perfect labels yield agreement and consistency of one.

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33

Elegir siempre el primero

Selecting the first position fails swap consistency.

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34

Datos con muchos empates

A large tie class can make aggregate agreement misleading.

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35

Error consistente

A judge can be order-consistent and disagree with every human label.

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Routing y fallback

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36

Routing de dos niveles

Most traffic uses the cheap path; failures add strong-model cost.

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37

Solo modelo potente

Strong-only routing provides a simple cost baseline.

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38

Fallback frecuente

High fallback frequency can erase routing savings.

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39

Fallo del modelo económico

Every request pays both cost and latency before successful fallback.

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40

Sin fallos primarios

Expected cost is a weighted average without retries.

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Cuantización y valores atípicos

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41

Cuantización de 4 bits

Fewer representable values introduce rounding error.

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42

Reconstrucción de 8 bits

More quantization levels usually reduce reconstruction error.

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43

Prueba de 2 bits

Only three signed levels preserve little detail.

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44

Escala dominada por un atípico

An outlier enlarges the global step and collapses small values.

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45

Tensor de ceros

The zero-range safeguard reconstructs all zeros exactly.

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Caché de solicitudes y TTL

Lee el método, cambia una entrada y compara las exportaciones.

46

Localidad de referencia

Repeated keys can avoid repeated model work.

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47

Thrashing por capacidad

A tiny cache evicts useful entries before reuse.

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48

Caducidad del TTL

Entries expire at the next request with this interval.

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49

Carga con alta reutilización

Temporal locality improves the hit rate.

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50

Solicitudes únicas

Unique keys provide no exact-match cache savings.

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Tokenizers · RAG chunking · Sampling · Evals

Experimento educativo local, sin API externa. Los datos sintéticos no son mediciones de producción.