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Cuestionario sobre evaluación de PII y canalización de enmascaramiento ​

Última actualización: 15 de septiembre de 2026

Preguntas de opción múltiple ​

  1. La variante candidata obtiene F1=0.8 con los datos de prueba. ¿Por qué no desplegarla de inmediato?

    • A) Su recall es cero
    • B) Enmascara como si fuera una cuenta un número de documento negativo, y la evaluación solo incluye dos documentos sintéticos
    • C) Omite todas las entidades gold
    • D) Falló la restauración de ida y vuelta
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Respuesta: B

TP/FP/FN son 2/1/0. Evalúe la puntuación agregada más alta junto con el nuevo error de enmascaramiento.

  1. ¿Qué demuestra una tasa de restauración de ida y vuelta de 1.0?

    • A) Se detectó toda la PII real
    • B) El origen no contenía PII
    • C) La correspondencia reconstruyó el origen NFC a partir del resultado enmascarado
    • D) El modelo se generaliza a nuevos clientes
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Respuesta: C

La restauración puede ser correcta aunque quede PII omitida visible en el origen.

  1. ¿Cómo se calcula actualmente entities.over_redaction_rate?

    • A) Caracteres enmascarados innecesariamente / todos los caracteres
    • B) Documentos con filtraciones / todos los documentos
    • C) FN / pares gold
    • D) Pares FP / pares predichos
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Respuesta: D

A pesar de su nombre histórico, mide los pares extraídos de más, no la eliminación excesiva a nivel de caracteres.

  1. ¿Qué debe hacer un analizador estricto en el servicio de inferencia?

    • A) Validar cada fila, tipo, longitud y truncamiento, y devolver fallos explícitos
    • B) Aceptar toda la respuesta si una fila es válida
    • C) Descartar las filas incorrectas e informar que no hay PII
    • D) Inventar más candidatos que falten
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Respuesta: A

Que el analizador tolerante actual acepte una respuesta no equivale a cumplir un contrato estricto. No marque como completos los resultados truncados.

  1. ¿Qué función tiene un conjunto de prueba que se inspecciona repetidamente para seleccionar el rank?

    • A) Sigue siendo una prueba final independiente
    • B) Es un conjunto de evaluación que se usa durante el desarrollo o la selección
    • C) No se ve afectado porque no se usó para los gradientes
    • D) Es independiente porque tiene un hash fijo
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Respuesta: B

La selección puede comprometer la independencia de la prueba final incluso sin actualizar los gradientes. Separe la validación de la prueba bloqueada.

  1. ¿Cómo debe interpretarse max_sequence_length=1024 al diseñar los datos?

    • A) Contar únicamente 1,024 caracteres del documento
    • B) El coreano y el inglés comparten la misma proporción de caracteres por token
    • C) Comprobar los presupuestos de tokens del tokenizador para la plantilla, las instrucciones, el texto de origen y la respuesta
    • D) La configuración se ignora si el modelo admite un contexto más largo
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Respuesta: C

Compruebe si se truncaron los objetivos o la PII del texto de origen, y evalúe los límites y la reconstrucción de desplazamientos al dividirlo en fragmentos.

  1. ¿Qué queda por hacer cuando un SageMaker Training Job alcanza el estado Completed?

    • A) Asociar de inmediato un endpoint sin comprobaciones de calidad
    • B) Inferir usando solo un adaptador y ningún modelo base
    • C) Asociar correspondencias a todos los logs posteriores
    • D) Volver a cargar, evaluar y aprobar la combinación exacta de modelo base/tokenizer/adaptador/parser
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Respuesta: D

La terminación del Job es distinta de la calidad del servicio y la aprobación del enmascaramiento. Versione la combinación completa necesaria para la reversión.

  1. ¿Puede este evaluador calcular la misma tasa de filtración en documentos de producción sin gold?

    • A) No; distinga las anotaciones revisadas, las comprobaciones de datos residuales y su alcance de medición
    • B) Sí; usar todas las salidas del modelo como gold
    • C) Sí; el éxito de la restauración de ida y vuelta significa que no hay filtraciones
    • D) Sí; una salida vacía significa que se eliminó toda la PII
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Respuesta: A

La métrica comprueba los valores gold que no quedaron cubiertos. Sin datos gold, no se puede obtener la misma medida de exhaustividad.


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