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 14 — Sesgo, equidad e IA responsable
Decimocuarta entrega del recorrido de LLM Primer VII. La IA responsable como disciplina de elecciones bajo incertidumbre — donde las herramientas técnicas hacen aflorar las disyuntivas sin resolverlas.
2026-05-23
Capítulo 13 — Panorama regulatorio
Decimotercera entrega del recorrido de LLM Primer VII. El panorama regulatorio plural y aún en consolidación mapeado sobre los controles técnicos desarrollados en capítulos anteriores.
2026-05-22
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
LLM Primer VII — Introducción e índice de la serie
Recorrido de LLM Primer VII: Seguridad de la IA. El volumen final, donde el arco de ingeniería de la serie aterriza en la disciplina que decide si algo de lo anterior sobrevive frente a adversarios, reguladores y los modos de fallo cotidianos de los sistemas probabilísticos.
2026-05-09
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.
2026-05-03
Capítulo 10 — La capa del motor LLM
Décima entrega del recorrido de LLM Primer VI. La frontera entre motor y plataforma, y los cinco motores que dominan la capa en 2026. vLLM como default Python-nativo, TensorRT-LLM como pipeline de build, SGLang como RadixAttention agéntico, TGI como Hugging Face y Ollama como edge.
2026-05-02Capítulo 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 5 — Protocolos de transporte y descubrimiento
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los tres transportes que MCP soporta, la capa de descubrimiento .well-known con Server Cards, y las preocupaciones operativas aburridas — CORS, validación de Origin, caching — que deciden si un servidor es un ciudadano cooperativo de la red o un pasivo.
2026-04-03Capítulo 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.
2026-03-29
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