> ## Documentation Index
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# Conversación
> Chatea con tus modelos entrenados
# Tener Conversaciones
Una vez que un modelo está cargado, puedes comenzar a chatear.
## Enviar Mensajes
1. Escribe tu mensaje en la caja de entrada
2. Presiona Enter o haz clic en Enviar
3. Espera a que el modelo responda
4. Continúa la conversación
## Contexto de Conversación
El chat mantiene el historial de conversación:
* Cada mensaje que envías incluye el contexto anterior
* El modelo "recuerda" lo que has discutido
* Las conversaciones más largas usan más memoria
### Ventana de Contexto
Los modelos tienen una longitud máxima de contexto:
| Modelo | Longitud de Contexto |
| ----------------- | -------------------- |
| Llama 3.2 (1B/3B) | 128K tokens |
| Llama 3.1 | 128K tokens |
| Mistral 7B v0.3 | 32K tokens |
| Gemma 2 | 8K tokens |
| Qwen 2.5 | 128K tokens |
Las longitudes de contexto varían según la versión del modelo. Consulta la tarjeta del modelo en Hugging Face para especificaciones exactas.
Cuando el contexto se llena, los mensajes más antiguos pueden descartarse.
## Consejos de Conversación
### Para Probar Modelos Fine-tuned
Prueba con prompts similares a tus datos de entrenamiento:
```
Training data: Customer support conversations
Test prompt: "I can't log into my account"
Training data: Code generation
Test prompt: "Write a Python function to sort a list"
```
### Para Evaluar Calidad
Haz preguntas que revelen las capacidades del modelo:
* **Factual**: "What is the capital of France?"
* **Razonamiento**: "If A > B and B > C, is A > C?"
* **Creativo**: "Write a haiku about programming"
* **Específico del dominio**: Preguntas de tu dominio de fine-tuning
### Para Encontrar Problemas
Prueba casos extremos:
* Entradas muy cortas ("Hi")
* Entradas muy largas
* Caracteres o formato inusuales
* Preguntas fuera del dominio de entrenamiento
* Intentos de confundir al modelo
## Limpiar Historial
Para empezar de nuevo:
* Busca el botón "Clear" o "New Chat"
* O recarga la página
Esto es útil cuando:
* Pruebas diferentes escenarios
* El contexto se vuelve muy largo
* Inicias una nueva demostración
## Conversaciones Multi-turno
El modelo ve la conversación completa:
```
User: What's 2 + 2?
Assistant: 4
User: And if we add 3 more?
Assistant: That would be 7 (4 + 3 = 7)
```
La segunda respuesta usa el contexto del primer intercambio.
## Patrones Comunes
### Prueba de Pregunta-Respuesta
```
User: [Question]
Assistant: [Answer]
User: Can you explain that differently?
Assistant: [Reformulated answer]
```
### Seguimiento de Instrucciones
```
User: Write a poem about cats. Make it exactly 4 lines.
Assistant: [Poem]
User: Now make it about dogs instead
Assistant: [Modified poem]
```
### Interpretación de Roles
```
User: You are a helpful customer service agent. A customer says: "My order is late"
Assistant: [Response in character]
```
## Próximos Pasos
Ajusta la configuración de generación
Entrena mejores modelos