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 7 — Estrategias de batching avanzadas
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué el batching no es una optimización sino el movimiento que hace tratable el decoding limitado por ancho de banda, y por qué el batch es un verbo, no un sustantivo. Estático, continuo y chunked prefill.
2026-04-29
Capítulo 8 — Optimizar rendimiento, serving y coste
Octava y última entrega del recorrido de LLM Primer V. La llamada más barata es la que nunca se hace: caché semántica y enrutado dinámico arriba, y dentro del servidor de inferencia PagedAttention, continuous batching, decodificación especulativa y prefix caching que ponen el suelo de coste.
2026-04-21Capítulo 11 — Investigación de vanguardia: MoE, modelos de razonamiento y el nuevo eje de escalado
Capítulo 11 de la serie LLM Primer I. Las fronteras de investigación que ahora son realidad de producción — mixture-of-experts, memoria con recuperación, tokenización multimodal nativa, aprendizaje continuo y el paradigma de escalado en tiempo de inferencia que produjo los modelos de razonamiento de hoy. La mayor adición de contenido de la edición de 2026.
2026-02-28