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 1 — La mecánica de la generación de tokens
Primera entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué casi toda pregunta difícil sobre el serving de LLMs desciende de un único hecho — el bucle que produce cada token está limitado por el ancho de banda de memoria, y el cómputo caro por el que pagaste está inactivo el 99,7 % del tiempo.
2026-04-23
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.
2026-04-17Capítulo 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.
2026-04-08
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 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.
2026-02-27
Capítulo 9 — Rendimiento, escalado y costos: los compromisos reales de ingeniería
Capítulo 9 de la serie LLM Primer I. Las realidades operativas de ejecutar LLM a escala — tamaño del modelo vs capacidad, el compromiso latencia–throughput, economía de costos, cuantización y despliegue en el borde. Por qué los modelos de frontera son a menudo la elección equivocada incluso cuando puedes permitírtelos.
2026-02-26
Capítulo 7 — Más allá de la predicción del siguiente token: embeddings, recuperación y multimodalidad
Capítulo 7 de la serie LLM Primer I. Las capacidades que convierten a un predictor del siguiente token en algo mucho más — embeddings, búsqueda semántica, generación aumentada con recuperación y la transición a entradas multimodales. Cómo RAG realmente mantiene un LLM anclado en documentos reales en lugar de inventar.
2026-02-24
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
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