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 15 — APIs serverless frente a infraestructura dedicada
Decimoquinta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Cuándo autohostear ahorra dinero y cuándo la ingeniería de plataforma se lo come todo. La fórmula del punto de equilibrio, la función escalón que la decide, y por qué la postura realista es híbrida con un router en la frontera.
2026-05-07
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
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