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 16 — Ajuste fino y adaptación seguros
Decimosexta entrega del recorrido de LLM Primer VII. El modelo ajustado como artefacto cuyas propiedades de seguridad deben ganarse, no heredarse — porque los mismos pasos de gradiente que enseñan vocabulario de dominio pueden erosionar el alineamiento del modelo base.
2026-05-25
Capítulo 15 — Construir una organización de IA segura
Decimoquinta entrega del recorrido de LLM Primer VII. Cultura de seguridad, red teams, riesgo de proveedores y stewardship a largo plazo como la infraestructura organizacional que sostiene la disciplina a lo largo de los años.
2026-05-24
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 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
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 9 — Administrando el presupuesto de atención
Novena entrega del recorrido de LLM Primer IV. Context rot, el acantilado de lost-in-the-middle, tool-loadout rot, y las tres respuestas arquitectónicas — MCP, RAG, fine-tuning — a la pregunta de dónde corresponde de verdad el conocimiento que le falta a un modelo.
2026-04-07Capítulo 8 — Distribuciones arquitectónicas de despliegue
Octava entrega del recorrido de LLM Primer IV. Las tres distribuciones de despliegue que han emergido en el ecosistema MCP — agente reutilizable, pureza estricta, híbrida — y las cuatro restricciones vinculantes que determinan cuál encaja con cada proyecto.
2026-04-06Capítulo 5 — Arquitectura de la pipeline de recuperación
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer III. Por qué una sola búsqueda vectorial no es una pipeline — recuperación híbrida, reciprocal rank fusion, reranking con cross-encoder y reescritura y HyDE en el lado de la consulta — ensamblado en la arquitectura de producción hacia la que convergen los sistemas RAG maduros.
2026-03-22Capítulo 1 — La evolución de la arquitectura RAG
Primera entrega del recorrido de LLM Primer III. Las cuatro posturas arquitectónicas de RAG — Naive, Avanzada, Modular, Agéntica — leídas como una historia sobre ceder cada vez más agencia al LLM, y la respuesta honesta a cuándo el fine-tuning es mejor herramienta que la recuperación.
2026-03-18LLM Primer III — Introducción a la serie e índice
Inicio del recorrido capítulo por capítulo del Libro III de la serie LLM Primer — Mejorando la IA empresarial con RAG. Por qué la generación aumentada por recuperación parece simple desde fuera y por dentro es una pila de disciplinas, para quién está escrito el libro y el calendario de las once entregas que siguen, del 18 al 28 de marzo.
2026-03-17
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