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 8 — Ataques adversariales contra modelos
Octava entrega del recorrido de LLM Primer VII. El linaje de ataques adversariales desde FGSM en 2014 hasta TextFooler, los sufijos universales y el robo de modelos contra APIs de producción.
2026-05-17
Capítulo 7 — Alucinaciones y fiabilidad
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer VII. La fiabilidad como propiedad de seguridad — porque una salida confiadamente incorrecta es un problema de seguridad siempre que las consecuencias dependan de la corrección.
2026-05-16
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.
2026-05-09Capítulo 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.
2026-03-23
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