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 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 5 — Validación de entradas y filtrado de salidas
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer VII. La arquitectura de mitigación en cuatro capas convertida en disciplina operativa — etapas de saneamiento, tooling de guardrails, salida estructurada, red teaming y métricas de seguridad que significan algo.
2026-05-14
Capítulo 4 — Inyección de prompts y jailbreaks
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer VII. Por qué la inyección de prompts no tiene una corrección estructural análoga a las consultas parametrizadas, y la arquitectura de mitigación por capas que responde a esa ausencia.
2026-05-13Capítulo 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.
2026-03-30Capítulo 5 — Arquitectura de la pipeline de recuperación
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer III. Por qué una sola búsqueda vectorial no es una pipeline — recuperación híbrida, reciprocal rank fusion, reranking con cross-encoder y reescritura y HyDE en el lado de la consulta — ensamblado en la arquitectura de producción hacia la que convergen los sistemas RAG maduros.
2026-03-22Capítulo 1 — La evolución de la arquitectura RAG
Primera entrega del recorrido de LLM Primer III. Las cuatro posturas arquitectónicas de RAG — Naive, Avanzada, Modular, Agéntica — leídas como una historia sobre ceder cada vez más agencia al LLM, y la respuesta honesta a cuándo el fine-tuning es mejor herramienta que la recuperación.
2026-03-18
Capítulo 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.
2026-03-01
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 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
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