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 — Alucinaciones y fiabilidad
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer VII. La fiabilidad como propiedad de seguridad — porque una salida confiadamente incorrecta es un problema de seguridad siempre que las consecuencias dependan de la corrección.
2026-05-16
Capítulo 6 — Riesgos de la generación aumentada por recuperación
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer VII. El corpus de recuperación como canal de entrada no confiable — porque cada documento indexado es, desde la perspectiva del modelo, una instrucción en pie de igualdad con la pregunta del usuario.
2026-05-15
Capítulo 5 — Validación de entradas y filtrado de salidas
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer VII. La arquitectura de mitigación en cuatro capas convertida en disciplina operativa — etapas de saneamiento, tooling de guardrails, salida estructurada, red teaming y métricas de seguridad que significan algo.
2026-05-14
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 6 — Pruning y destilación de conocimiento
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Cómo el pruning y la destilación atacan el número de pesos y transfieren la distribución del profesor a un estudiante más pequeño. La sparsity 2:4 que Hopper acelera nativa y las tres compresiones apiladas en su orden correcto.
2026-04-28
Capítulo 5 — Desmitificando la cuantización
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué un modelo de 70B sobrevive la cuantización a 4 bits mientras que uno de 1B no, qué hacen realmente AWQ, GPTQ, SmoothQuant y GGUF, y dónde deja de ser segura y empieza a degradar en silencio.
2026-04-27
Capítulo 4 — Silicio especializado y ASICs de IA
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer VI. La elección entre GPU y ASIC es una pregunta sobre la forma de la carga. Cuándo ganan Groq, Inferentia, TPU y Gaudi, y por qué las GPUs siguen ganando en la frontera y en la variedad de modelos.
2026-04-26
LLM Primer VI — Introducción a la serie e índice
Índice y prólogo del recorrido capítulo por capítulo de LLM Primer VI. Por qué el mismo H100 que sirve un modelo de 70B queda inactivo el 99,7 % del tiempo, y cómo los dieciséis capítulos convierten esa ociosidad en throughput sin romper la latencia que percibe el usuario.
2026-04-22Capítulo 10 — Frameworks de evaluación líderes
Décima entrega del recorrido de LLM Primer III. Una guía de campo sobre los frameworks que convierten la tríada de evaluación en algo que un equipo puede correr de verdad — RAGAS, TruLens, DeepEval por un lado, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik por el otro, y el Hueco de Evaluación que ninguno ha cerrado aún.
2026-03-27Capítulo 9 — La tríada de evaluación de RAG
Novena entrega del recorrido de LLM Primer III. Un sistema RAG puede fallar en tres lugares distintos y los fallos parecen idénticos desde fuera — la tríada de evaluación de Relevancia del Contexto, Fidelidad y Relevancia de la Respuesta es el pequeño vocabulario que evita arreglar un bug mientras se mide otro.
2026-03-26Capítulo 11 — Evaluación, calibración e inferencia
Capítulo 11 de la serie LLM Primer II. Cómo se mide realmente una máquina que puede decir cualquier cosa: perplejidad como vara de medir intrínseca, calibración como pregunta a menudo más importante que la precisión, barras de error como antídoto al teatro de los benchmarks y la geometría de recuperación como herramienta de producción contra la alucinación.
2026-03-13Capítulo 10 — Matemáticas del post-entrenamiento y la alineación
Capítulo 10 de la serie LLM Primer II. Cómo un predictor de siguiente token genial pero salvaje se civiliza hasta convertirse en un asistente útil — ajuste fino supervisado, modelado de recompensas con Bradley–Terry, RLHF con correa KL y la elegante derivación de DPO que colapsa toda la cañería en una sola pérdida supervisada.
2026-03-12Capítulo 7 — Más allá de la predicción del siguiente token: embeddings, recuperación y multimodalidad
Capítulo 7 de la serie LLM Primer I. Las capacidades que convierten a un predictor del siguiente token en algo mucho más — embeddings, búsqueda semántica, generación aumentada con recuperación y la transición a entradas multimodales. Cómo RAG realmente mantiene un LLM anclado en documentos reales en lugar de inventar.
2026-02-24
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