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 14 — Economía del token y precios de API
Decimocuarta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué el token es la unidad de precio, por qué la salida cuesta 4–8× más que la entrada, y cómo la acumulación de contexto y los tokens invisibles de razonamiento acaban en la factura.
2026-05-06
Capítulo 1 — La mecánica de la generación de tokens
Primera entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué casi toda pregunta difícil sobre el serving de LLMs desciende de un único hecho — el bucle que produce cada token está limitado por el ancho de banda de memoria, y el cómputo caro por el que pagaste está inactivo el 99,7 % del tiempo.
2026-04-23Capítulo 11 — Superficies de ataque y vulnerabilidades del protocolo
Undécima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los ataques clásicos adaptados a MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — los defectos a nivel de protocolo de escalado de capacidades y sampling sin autenticar, y la propagación implícita de confianza que vuelve estructural y no de higiene el envenenamiento de contexto.
2026-04-09Capítulo 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.
2026-03-12
Capítulo 11 — Investigación de vanguardia: MoE, modelos de razonamiento y el nuevo eje de escalado
Capítulo 11 de la serie LLM Primer I. Las fronteras de investigación que ahora son realidad de producción — mixture-of-experts, memoria con recuperación, tokenización multimodal nativa, aprendizaje continuo y el paradigma de escalado en tiempo de inferencia que produjo los modelos de razonamiento de hoy. La mayor adición de contenido de la edición de 2026.
2026-02-28
Capítulo 9 — Rendimiento, escalado y costos: los compromisos reales de ingeniería
Capítulo 9 de la serie LLM Primer I. Las realidades operativas de ejecutar LLM a escala — tamaño del modelo vs capacidad, el compromiso latencia–throughput, economía de costos, cuantización y despliegue en el borde. Por qué los modelos de frontera son a menudo la elección equivocada incluso cuando puedes permitírtelos.
2026-02-26
Capítulo 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
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
Capítulo 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
Un recorrido capítulo por capítulo de LLM Primer I — Introducción a la serie e índice
Introducción e índice del recorrido en doce partes capítulo por capítulo de LLM Primer I: Cómo funciona la IA generativa. Una publicación por día, del 18 de febrero al 1 de marzo de 2026. Léelos en orden o elige el capítulo que más te importe. Los doce están listados y enlazados aquí.
2026-02-17