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 17 — Amenazas futuras y defensas emergentes
Última entrega del recorrido de LLM Primer VII y cierre de la serie. Agentes autónomos, superficies de ataque multimodales, identidad sintética y la carrera armamentística IA-contra-IA de mediados de 2026, con un puente reflexivo hacia el volumen hermano Physical AI.
2026-05-26
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
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
Capítulo 8 — Gestión de caché KV de nueva generación
Octava entrega del recorrido de LLM Primer VI. Traer la paginación del sistema operativo dentro del motor de inferencia, y convertir la caché KV de una losa de bytes reservados en un recurso compartido, evictable y prefix-cacheable. PagedAttention, H2O, InfiniGen y RadixAttention.
2026-04-30
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 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 1 — La evolución de la arquitectura RAG
Primera entrega del recorrido de LLM Primer III. Las cuatro posturas arquitectónicas de RAG — Naive, Avanzada, Modular, Agéntica — leídas como una historia sobre ceder cada vez más agencia al LLM, y la respuesta honesta a cuándo el fine-tuning es mejor herramienta que la recuperación.
2026-03-18LLM Primer III — Introducción a la serie e índice
Inicio del recorrido capítulo por capítulo del Libro III de la serie LLM Primer — Mejorando la IA empresarial con RAG. Por qué la generación aumentada por recuperación parece simple desde fuera y por dentro es una pila de disciplinas, para quién está escrito el libro y el calendario de las once entregas que siguen, del 18 al 28 de marzo.
2026-03-17Capítulo 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 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.
2026-02-27
Capítulo 4 — La arquitectura Transformer: dentro del motor de la IA moderna
Capítulo 4 de la serie LLM Primer I. Un recorrido por el bloque Transformer — cómo el self-attention, la codificación posicional y las capas apiladas se combinan para producir la arquitectura sobre la que está construido cada LLM moderno. Incluye una explicación clara de por qué escalar Transformers funciona, y cuánto cuesta.
2026-02-21
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