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 17 — Amenazas futuras y defensas emergentes
Última entrega del recorrido de LLM Primer VII y cierre de la serie. Agentes autónomos, superficies de ataque multimodales, identidad sintética y la carrera armamentística IA-contra-IA de mediados de 2026, con un puente reflexivo hacia el volumen hermano Physical AI.
2026-05-26
Capítulo 16 — Ajuste fino y adaptación seguros
Decimosexta entrega del recorrido de LLM Primer VII. El modelo ajustado como artefacto cuyas propiedades de seguridad deben ganarse, no heredarse — porque los mismos pasos de gradiente que enseñan vocabulario de dominio pueden erosionar el alineamiento del modelo base.
2026-05-25
Capítulo 14 — Sesgo, equidad e IA responsable
Decimocuarta entrega del recorrido de LLM Primer VII. La IA responsable como disciplina de elecciones bajo incertidumbre — donde las herramientas técnicas hacen aflorar las disyuntivas sin resolverlas.
2026-05-23
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 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
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 16 — Estrategias de reducción de coste en producción
Última entrega del recorrido de LLM Primer VI. El catálogo de jugadas ortogonales que se acumulan en un tercio o la mitad de la factura del mes pasado. Routing inteligente, compactación, APIs de batch, caché semántica — cómo cuatro movimientos independientes se multiplican en un 80 % de reducción.
2026-05-08
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 12 — Serving desagregado y Kubernetes
Duodécima entrega del recorrido de LLM Primer VI. Separar prefill y decode en flotas GPU distintas, y las primitivas de Kubernetes que mantienen los pods del lado correcto de la interconexión. LeaderWorkerSet, Grove PodCliqueSet y el scheduler consciente de topología.
2026-05-04
Capítulo 11 — La capa de plataforma y orquestación
Undécima entrega del recorrido de LLM Primer VI. La elección de plataforma no es sobre features sino sobre qué modelo operativo encaja con la cultura de operaciones del equipo. Ray Serve como Python-first, KServe como Kubernetes-first, BentoML como artefacto y Triton como batcher heterogéneo.
2026-05-03
Capítulo 10 — La capa del motor LLM
Décima entrega del recorrido de LLM Primer VI. La frontera entre motor y plataforma, y los cinco motores que dominan la capa en 2026. vLLM como default Python-nativo, TensorRT-LLM como pipeline de build, SGLang como RadixAttention agéntico, TGI como Hugging Face y Ollama como edge.
2026-05-02
LLM Primer VI — Introducción a la serie e índice
Índice y prólogo del recorrido capítulo por capítulo de LLM Primer VI. Por qué el mismo H100 que sirve un modelo de 70B queda inactivo el 99,7 % del tiempo, y cómo los dieciséis capítulos convierten esa ociosidad en throughput sin romper la latencia que percibe el usuario.
2026-04-22
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.
2026-04-18
Capítulo 4 — Agentes de IA y llamada a herramientas
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer V. El bucle ReAct como base y sus tres aumentaciones, los esquemas de herramientas como contrato del que depende toda la fiabilidad, y las tres capas de memoria — a corto plazo, a largo plazo y semántica — que un agente necesita de verdad.
2026-04-17
Capítulo 3 — Generación aumentada por recuperación
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer V. El pipeline RAG de cinco etapas — cargar, chunkear, embebir, recuperar, generar — donde casi toda queja de calidad rastreada hasta su raíz resulta ser una queja de chunking disfrazada, y la recuperación híbrida con reranker es la forma en la que converge la producción.
2026-04-16
LLM Primer V — Presentación de la serie e índice
Presentación del recorrido capítulo por capítulo de LLM Primer V. Por qué la ingeniería de IA es una disciplina en sí misma — no un truco de prompt — y el índice de los ocho capítulos, publicado un artículo al día del 14 al 21 de abril.
2026-04-13Capítulo 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.
2026-04-12Capítulo 13 — Frameworks e integración con la nube
Decimotercera entrega del recorrido de LLM Primer IV. Strands con Bedrock, el patrón de capa de estado de AWS, el Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — y las tres formas de integración de producción a las que los equipos llegan de forma independiente.
2026-04-11Capítulo 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 — Memoria de tareas de horizonte largo
Décima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Memoria a corto plazo mediante ventanas y scratchpads ReAct, memoria a largo plazo mediante vectores episódicos y almacenes semánticos, y las técnicas de compactación que mantienen productivo a un agente a lo largo de horas y días.
2026-04-08Capítulo 9 — Administrando el presupuesto de atención
Novena entrega del recorrido de LLM Primer IV. Context rot, el acantilado de lost-in-the-middle, tool-loadout rot, y las tres respuestas arquitectónicas — MCP, RAG, fine-tuning — a la pregunta de dónde corresponde de verdad el conocimiento que le falta a un modelo.
2026-04-07Capítulo 8 — Distribuciones arquitectónicas de despliegue
Octava entrega del recorrido de LLM Primer IV. Las tres distribuciones de despliegue que han emergido en el ecosistema MCP — agente reutilizable, pureza estricta, híbrida — y las cuatro restricciones vinculantes que determinan cuál encaja con cada proyecto.
2026-04-06Capítulo 7 — Patrones colaborativos avanzados y dinámicos
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Consenso en mesa redonda, enrutado por handoff y orquestación magéntica — los patrones que aparecen cuando la topología hay que construirla por petición, con los modos de fallo (no-terminación, mis-routing, planificación descontrolada) que los patrones más simples evitan.
2026-04-05Capítulo 6 — Estrategias fundamentales de orquestación
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer IV. Las dos formas fundacionales de orquestación — pipelines secuenciales y scatter-gather concurrente — y la pregunta previa que todo equipo debería hacerse: ¿es un sistema multi-agente la respuesta correcta?
2026-04-04Capítulo 5 — Protocolos de transporte y descubrimiento
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los tres transportes que MCP soporta, la capa de descubrimiento .well-known con Server Cards, y las preocupaciones operativas aburridas — CORS, validación de Origin, caching — que deciden si un servidor es un ciudadano cooperativo de la red o un pasivo.
2026-04-03Capítulo 1 — La crisis de integración de la IA y el auge de la arquitectura agéntica
Primera entrega del recorrido de LLM Primer IV. Por qué los agentes monolíticos se deshilachan al crecer el system prompt, el problema de integración N por M que se esconde debajo, y el paso de la ingeniería de prompts a la ingeniería de contexto que MCP vino a habilitar.
2026-03-30LLM 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.
2026-03-29Capítulo 11 — Actualizaciones continuas y optimización de la pipeline
Undécima y última entrega del recorrido de LLM Primer III. CDC e indexación incremental mantienen el corpus fresco, la caché semántica y la estratificación de modelos mantienen baja la latencia, y un bucle de feedback de cuatro etapas cierra la distancia entre lo que la producción le dice al equipo y lo que el equipo realmente cambia — más un puente al Volumen IV sobre Model Context Protocol.
2026-03-28Capítulo 6 — Modelos de amenazas y vulnerabilidades en RAG
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer III. La superficie de ataque ampliada de la recuperación — envenenamiento del corpus, chunks adversariales, inyección indirecta de prompts, inversión de embeddings y el problema del confused deputy en RAG agéntico. Ataques concretos, todos demostrados, todos reproducibles.
2026-03-23Capítulo 8 — Usando LLM en aplicaciones: chatbots, código, extracción y agentes
Capítulo 8 de la serie LLM Primer I. Los patrones de aplicación que realmente llegan a producción — chatbots, resumen, asistentes de código, extracción estructurada y el auge de los sistemas agénticos donde el modelo conduce un bucle de uso de herramientas. Más los benchmarks que todo ingeniero debería reconocer por su nombre.
2026-02-25
La Serie LLM Primer — Una guía de campo de la IA generativa, construida volumen a volumen
La serie LLM Primer — una guía de campo de siete volúmenes ya completa sobre IA generativa por Sho Shimoda. Desde fundamentos hasta seguridad. Incluye Physical AI como volumen hermano. Los 7 volúmenes disponibles en Amazon.
2026-02-15