Introducción a LLM
Esta página proporciona una guía sencilla sobre los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), desde lo básico hasta las aplicaciones para los entusiastas de la IA.
Capítulo 12 — Control de acceso e identidad
Duodécima entrega del recorrido de LLM Primer VII. Quién tiene permiso para invocar qué capacidad de una aplicación integrada con LLM, y cómo se estructura la aplicación a lo largo de los componentes del sistema.
2026-05-21
Capítulo 4 — Inyección de prompts y jailbreaks
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer VII. Por qué la inyección de prompts no tiene una corrección estructural análoga a las consultas parametrizadas, y la arquitectura de mitigación por capas que responde a esa ausencia.
2026-05-13
Capítulo 11 — La capa de plataforma y orquestación
Undécima entrega del recorrido de LLM Primer VI. La elección de plataforma no es sobre features sino sobre qué modelo operativo encaja con la cultura de operaciones del equipo. Ray Serve como Python-first, KServe como Kubernetes-first, BentoML como artefacto y Triton como batcher heterogéneo.
2026-05-03Capítulo 11 — Superficies de ataque y vulnerabilidades del protocolo
Undécima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los ataques clásicos adaptados a MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — los defectos a nivel de protocolo de escalado de capacidades y sampling sin autenticar, y la propagación implícita de confianza que vuelve estructural y no de higiene el envenenamiento de contexto.
2026-04-09Capítulo 4 — Primitivas del cliente: comportamientos agénticos y control
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer IV. Sampling, Roots y Elicitation son los tres pequeños agujeros controlados que MCP abre en el muro host-servidor — cada uno una capacidad otorgada de vuelta, cada uno un riesgo aceptado en nombre del usuario.
2026-04-02Capítulo 3 — Primitivas del servidor: exponer contexto y capacidades
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los tres sustantivos que un servidor MCP puede ofrecer — Recursos (estado de lectura), Prompts (andamiajes reutilizables), Herramientas (acciones de escritura) — sus esquemas, sus ciclos de vida, sus modelos de error y la disciplina de elegir la primitiva correcta.
2026-04-01Capítulo 2 — Desentrañando el Model Context Protocol (MCP)
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer IV. Qué estandariza MCP de verdad, la división en tres roles Host, Cliente y Servidor, por qué el descubrimiento dinámico y la mensajería bidireccional se diferencian de REST en los casos que importan, y el ciclo de vida de la sesión que abre con negociación de capacidades.
2026-03-31LLM Primer IV — Introducción a la serie e índice
Apertura del recorrido capítulo a capítulo del Libro IV de la serie LLM Primer — Diseñando la cognición de la IA con MCP. Por qué los agentes necesitan una capa de protocolo para escalar más allá de la demo, para quién está escrito, y el calendario de los catorce posts que siguen, del 30 de marzo al 12 de abril.
2026-03-29Capítulo 8 — Usando LLM en aplicaciones: chatbots, código, extracción y agentes
Capítulo 8 de la serie LLM Primer I. Los patrones de aplicación que realmente llegan a producción — chatbots, resumen, asistentes de código, extracción estructurada y el auge de los sistemas agénticos donde el modelo conduce un bucle de uso de herramientas. Más los benchmarks que todo ingeniero debería reconocer por su nombre.
2026-02-25
La Serie LLM Primer — Una guía de campo de la IA generativa, construida volumen a volumen
La serie LLM Primer — una guía de campo de siete volúmenes ya completa sobre IA generativa por Sho Shimoda. Desde fundamentos hasta seguridad. Incluye Physical AI como volumen hermano. Los 7 volúmenes disponibles en Amazon.
2026-02-15