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.


Total de 6 artículos disponibles. | Actualmente en la página 1 de 1.

Capítulo 3 — Seguridad de datos y privacidad

Tercera entrega del recorrido de LLM Primer VII. Los datos como activo con ciclo de vida — desde corpus de entrenamiento memorizados hasta entradas de usuario que ingenieros de Samsung pegaron en ChatGPT antes de que el incidente tuviera nombre.

2026-05-12

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 1 — Por qué la seguridad de la IA es diferente

Primera entrega del recorrido de LLM Primer VII. Por qué la seguridad de la IA no es simplemente la seguridad tradicional con un adjetivo de ML pegado detrás — el sustrato ha cambiado y cada capítulo posterior se deriva de ese cambio.

2026-05-10

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 8 — Gestión de caché KV de nueva generación

Octava entrega del recorrido de LLM Primer VI. Traer la paginación del sistema operativo dentro del motor de inferencia, y convertir la caché KV de una losa de bytes reservados en un recurso compartido, evictable y prefix-cacheable. PagedAttention, H2O, InfiniGen y RadixAttention.

2026-04-30

Capítulo 10 — Frameworks de evaluación líderes

Décima entrega del recorrido de LLM Primer III. Una guía de campo sobre los frameworks que convierten la tríada de evaluación en algo que un equipo puede correr de verdad — RAGAS, TruLens, DeepEval por un lado, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik por el otro, y el Hueco de Evaluación que ninguno ha cerrado aún.

2026-03-27