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 9 — Integridad del modelo y riesgos de la cadena de suministro
Novena entrega del recorrido de LLM Primer VII. El artefacto del modelo como binario distribuido por terceros — con las preocupaciones de deserialización, puertas traseras y procedencia que la distribución binaria siempre ha llevado consigo.
2026-05-18
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
Capítulo 6 — Riesgos de la generación aumentada por recuperación
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer VII. El corpus de recuperación como canal de entrada no confiable — porque cada documento indexado es, desde la perspectiva del modelo, una instrucción en pie de igualdad con la pregunta del usuario.
2026-05-15
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 — Optimizar rendimiento, serving y coste
Octava y última entrega del recorrido de LLM Primer V. La llamada más barata es la que nunca se hace: caché semántica y enrutado dinámico arriba, y dentro del servidor de inferencia PagedAttention, continuous batching, decodificación especulativa y prefix caching que ponen el suelo de coste.
2026-04-21
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 1 — La disciplina de la ingeniería de IA
Primera entrega del recorrido de LLM Primer V. La brecha de fiabilidad entre demo y producción, el envoltorio determinista alrededor del núcleo probabilístico, y los cinco pilares — fiabilidad, calidad, rendimiento, coste, evolución — que sostienen un sistema LLM que un negocio puede operar.
2026-04-14
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 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 11 — Evaluación, calibración e inferencia
Capítulo 11 de la serie LLM Primer II. Cómo se mide realmente una máquina que puede decir cualquier cosa: perplejidad como vara de medir intrínseca, calibración como pregunta a menudo más importante que la precisión, barras de error como antídoto al teatro de los benchmarks y la geometría de recuperación como herramienta de producción contra la alucinación.
2026-03-13
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