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.


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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 14 — Benchmarking, testing y rendimiento

Decimocuarta y última entrega del recorrido de LLM Primer IV. El MCP-Universe Benchmark sobre servidores reales, los dos modos de fallo sistémico que expuso, la brecha de diez veces en throughput entre sesión por petición y pools de sesión compartidos, y el puente al Volumen V.

2026-04-12

Capítulo 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.

2026-03-18

Capítulo 12 — Construyendo tu propio sistema LLM: de los conjuntos de datos a la producción

Capítulo 12 de la serie LLM Primer I. El capítulo final. Lo que realmente se requiere para construir un sistema impulsado por LLM de extremo a extremo — licenciamiento de conjuntos de datos, pipelines de entrenamiento, marcos de evaluación, la pila de aplicaciones integrada y los patrones de casos de estudio que distinguen a los despliegues exitosos de los pilotos fallidos.

2026-03-01

Capítulo 6 — Ajuste fino y adaptación: del modelo crudo al asistente útil

Capítulo 6 de la serie LLM Primer I. La pila completa de adaptación — desde el direccionamiento barato basado en prompts, pasando por el ajuste fino eficiente en parámetros, hasta la alineación completa con RLHF y sus sucesores modernos como DPO. Por qué el post-entrenamiento es ahora donde las APIs de modelos cerrados realmente se diferencian.

2026-02-23