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dc.contributor.authorMartínez Joffroy, Carlos Javier-
dc.creatorMartínez Joffroy, Carlos Javier%1304781-
dc.date.accessioned2026-02-23T20:37:38Z-
dc.date.available2026-02-23T20:37:38Z-
dc.date.issued2025-12-12-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12178-
dc.descriptionActualmente, la calidad de las interacciones entre los usuarios y los Modelos de Lenguaje es fundamental para alcanzar resultados óptimos en diversas aplicaciones. La experiencia demuestra que dicha calidad depende en gran medida de los Prompts empleados. Sin embargo, la literatura existente carece de estudios que evalúen de forma objetiva y cuantitativa la relación entre los Prompts y las respuestas generadas por un Modelo Grande de Lenguaje. Esto se debe, en parte, a la ausencia de métricas adecuadas para valorar la calidad de los textos de entrada, lo cual limita la evaluación precisa de los Prompts. En este contexto, el presente documento introduce PromptIQ, una métrica diseñada para medir la calidad de los Prompts y proporcionar un marco de referencia que permita la investigación sobre la relación entre las entradas y salidas de un Modelo Grande de Lenguaje.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherPromptiq, modelos grandes de lenguaje, calidad de prompts.es_MX
dc.titlePre-procesamiento de Prompt's para Modelos de Lenguaje Grandeses_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorGonzález Franco, Nimrod%327636-
dc.contributor.directorMagadan Salazar, Andrea%70430-
dc.folio1543es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Computación

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