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.


Total de 9 artículos disponibles. | Actualmente en la página 1 de 1.

Capítulo 11 — Observabilidad, registro y respuesta a incidentes

Undécima entrega del recorrido de LLM Primer VII. Logging, alertado y respuesta a incidentes como la capa que convierte las defensas arquitectónicas en un sistema que los operadores pueden realmente operar.

2026-05-20

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

Capítulo 1 — Por qué la seguridad de la IA es diferente

Primera entrega del recorrido de LLM Primer VII. Por qué la seguridad de la IA no es simplemente la seguridad tradicional con un adjetivo de ML pegado detrás — el sustrato ha cambiado y cada capítulo posterior se deriva de ese cambio.

2026-05-10

Capítulo 14 — Economía del token y precios de API

Decimocuarta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué el token es la unidad de precio, por qué la salida cuesta 4–8× más que la entrada, y cómo la acumulación de contexto y los tokens invisibles de razonamiento acaban en la factura.

2026-05-06

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

Capítulo 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.

2026-04-12

Capítulo 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.

2026-04-11

Capítulo 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.

2026-04-05

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