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 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
Capítulo 10 — Diseño de arquitecturas seguras para LLM
Décima entrega del recorrido de LLM Primer VII. La arquitectura como disciplina primaria de seguridad — porque la configuración más segura de un componente probabilístico es aquella cuyo radio de daño está acotado por la estructura, no por la propia moderación del componente.
2026-05-19
Capítulo 2 — Modelado de amenazas para sistemas LLM
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer VII. Las cuatro preguntas de Shostack, STRIDE, PASTA y MITRE ATLAS aplicados a un sistema cuyo componente más poderoso lee toda entrada como potencialmente instructiva.
2026-05-11
Capítulo 3 — GPUs de centro de datos para IA generativa
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué se compra una GPU de serving por su ancho de banda de HBM y su capacidad de VRAM, no por el número de FLOP/s de la portada de la hoja de especificaciones. H100, H200, B200, L40S y MI300X leídos como perfiles de ancho de banda y capacidad.
2026-04-25
Capítulo 7 — Seguridad LLM y guardrails
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer V. El nuevo eje de seguridad que introducen las aplicaciones LLM, la taxonomía inyección directa versus indirecta con la noción de origen de confianza, la matriz de mitigación en cuatro capas y las topologías soberanas air-gapped para industrias reguladas.
2026-04-20
Capítulo 5 — Evaluar aplicaciones LLM
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer V. Por qué assertEqual está muerto para salidas LLM, cómo se reconstruye el testing alrededor de jueces anclados, el RAG Triad y los tests de trayectoria para agentes, y el bucle donde las trazas de producción alimentan la evaluación que da paso a la siguiente release.
2026-04-18LLM 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.
2026-03-29LLM 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.
2026-03-17Capítulo 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 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.
2026-03-01Capítulo 10 — Seguridad, ética y confianza: más allá del marketing
Capítulo 10 de la serie LLM Primer I. La imagen honesta de la seguridad de los LLM — por qué las alucinaciones ocurren mecánicamente, dónde realmente vive el sesgo, cómo funcionan las barreras en capas y por qué la gobernanza es la capa institucional que los controles técnicos no pueden reemplazar. Para profesionales que necesitan desplegar de forma segura.
2026-02-27Capítulo 5 — Entrenando modelos grandes: qué se necesita realmente para un modelo de frontera
Capítulo 5 de la serie LLM Primer I. Cómo se entrenan realmente los LLM de frontera — la tubería de datos, la función de pérdida, los meses de tiempo de GPU y por qué el "entrenamiento" es ahora un problema de ingeniería a escala industrial más que un problema de investigación. Desmitifica para qué están pagando esas corridas de cientos de millones de dólares.
2026-02-22
Capítulo 4 — La arquitectura Transformer: dentro del motor de la IA moderna
Capítulo 4 de la serie LLM Primer I. Un recorrido por el bloque Transformer — cómo el self-attention, la codificación posicional y las capas apiladas se combinan para producir la arquitectura sobre la que está construido cada LLM moderno. Incluye una explicación clara de por qué escalar Transformers funciona, y cuánto cuesta.
2026-02-21
Capítulo 3 — Redes neuronales para el lenguaje: de las RNN al self-attention
Capítulo 3 de la serie LLM Primer I. Por qué las redes feedforward no podían manejar el lenguaje, cómo las RNN chocaron contra un muro y qué cambió la atención. Una progresión conceptual limpia a través de las tres formas de red neuronal que definieron el PLN moderno — sin la ansiedad matemática.
2026-02-20
Capítulo 2 — Probabilidad, tokens y texto: el juego de adivinar la siguiente palabra
Capítulo 2 de la serie LLM Primer I. Cómo los LLM convierten el texto en tokens, por qué el modelado del lenguaje es fundamentalmente un problema de probabilidad y cómo el viejo enfoque de n-gramas dio paso a modelos neuronales capaces de generalizar. Incluye explicaciones en lenguaje sencillo sobre la perplejidad y por qué importan los límites entre tokens.
2026-02-19
Capítulo 1 — ¿Qué es un modelo de lenguaje grande? (Más allá de los titulares)
Capítulo 1 de la serie LLM Primer I. Desentrañamos lo que realmente significan "grande", "lenguaje" y "modelo", recorremos el paso de los sistemas basados en reglas a las redes neuronales y abordamos los tres mayores conceptos erróneos sobre cómo funcionan los LLM modernos. Una base clara y accesible para todo lo que sigue.
2026-02-18