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 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
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 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.
2026-05-03Capítulo 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 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 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 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.
2026-03-27Capítulo 9 — La tríada de evaluación de RAG
Novena entrega del recorrido de LLM Primer III. Un sistema RAG puede fallar en tres lugares distintos y los fallos parecen idénticos desde fuera — la tríada de evaluación de Relevancia del Contexto, Fidelidad y Relevancia de la Respuesta es el pequeño vocabulario que evita arreglar un bug mientras se mide otro.
2026-03-26Capítulo 10 — Matemáticas del post-entrenamiento y la alineación
Capítulo 10 de la serie LLM Primer II. Cómo un predictor de siguiente token genial pero salvaje se civiliza hasta convertirse en un asistente útil — ajuste fino supervisado, modelado de recompensas con Bradley–Terry, RLHF con correa KL y la elegante derivación de DPO que colapsa toda la cañería en una sola pérdida supervisada.
2026-03-12Capítulo 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.
2026-03-01Capítulo 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.
2026-02-28Capítulo 10 — Seguridad, ética y confianza: más allá del marketing
Capítulo 10 de la serie LLM Primer I. La imagen honesta de la seguridad de los LLM — por qué las alucinaciones ocurren mecánicamente, dónde realmente vive el sesgo, cómo funcionan las barreras en capas y por qué la gobernanza es la capa institucional que los controles técnicos no pueden reemplazar. Para profesionales que necesitan desplegar de forma segura.
2026-02-27Capítulo 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.
2026-02-25Capítulo 6 — Ajuste fino y adaptación: del modelo crudo al asistente útil
Capítulo 6 de la serie LLM Primer I. La pila completa de adaptación — desde el direccionamiento barato basado en prompts, pasando por el ajuste fino eficiente en parámetros, hasta la alineación completa con RLHF y sus sucesores modernos como DPO. Por qué el post-entrenamiento es ahora donde las APIs de modelos cerrados realmente se diferencian.
2026-02-23Capítulo 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
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
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