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 12 — Control de acceso e identidad
Duodécima entrega del recorrido de LLM Primer VII. Quién tiene permiso para invocar qué capacidad de una aplicación integrada con LLM, y cómo se estructura la aplicación a lo largo de los componentes del sistema.
2026-05-21
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 10 — Diseño de arquitecturas seguras para LLM
Décima entrega del recorrido de LLM Primer VII. La arquitectura como disciplina primaria de seguridad — porque la configuración más segura de un componente probabilístico es aquella cuyo radio de daño está acotado por la estructura, no por la propia moderación del componente.
2026-05-19
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 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
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 15 — APIs serverless frente a infraestructura dedicada
Decimoquinta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Cuándo autohostear ahorra dinero y cuándo la ingeniería de plataforma se lo come todo. La fórmula del punto de equilibrio, la función escalón que la decide, y por qué la postura realista es híbrida con un router en la frontera.
2026-05-07
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 12 — Serving desagregado y Kubernetes
Duodécima entrega del recorrido de LLM Primer VI. Separar prefill y decode en flotas GPU distintas, y las primitivas de Kubernetes que mantienen los pods del lado correcto de la interconexión. LeaderWorkerSet, Grove PodCliqueSet y el scheduler consciente de topología.
2026-05-04
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.
2026-05-03
Capítulo 10 — La capa del motor LLM
Décima entrega del recorrido de LLM Primer VI. La frontera entre motor y plataforma, y los cinco motores que dominan la capa en 2026. vLLM como default Python-nativo, TensorRT-LLM como pipeline de build, SGLang como RadixAttention agéntico, TGI como Hugging Face y Ollama como edge.
2026-05-02
Capítulo 9 — Decodificación especulativa
Novena entrega del recorrido de LLM Primer VI. Cómo la decodificación especulativa paga por una suposición barata y una verificación un poco más ancha, y si acierta lo bastante a menudo el modelo objetivo produce varios tokens al coste de reloj de uno. EAGLE, Medusa, la aritmética del speedup.
2026-05-01
Capítulo 5 — Desmitificando la cuantización
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué un modelo de 70B sobrevive la cuantización a 4 bits mientras que uno de 1B no, qué hacen realmente AWQ, GPTQ, SmoothQuant y GGUF, y dónde deja de ser segura y empieza a degradar en silencio.
2026-04-27
Capítulo 3 — GPUs de centro de datos para IA generativa
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer VI. Por qué se compra una GPU de serving por su ancho de banda de HBM y su capacidad de VRAM, no por el número de FLOP/s de la portada de la hoja de especificaciones. H100, H200, B200, L40S y MI300X leídos como perfiles de ancho de banda y capacidad.
2026-04-25
Capítulo 2 — El desafío de la caché KV
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer VI. La estructura de datos que se come la VRAM de todo sistema de serving antes de que los pesos tengan oportunidad, la fórmula que gobierna su tamaño, las variantes arquitectónicas que la reducen y el problema de fragmentación que arruina la asignación ingenua.
2026-04-24
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 7 — Seguridad LLM y guardrails
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer V. El nuevo eje de seguridad que introducen las aplicaciones LLM, la taxonomía inyección directa versus indirecta con la noción de origen de confianza, la matriz de mitigación en cuatro capas y las topologías soberanas air-gapped para industrias reguladas.
2026-04-20
Capítulo 6 — Observabilidad y trazado en IA
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer V. Del log plano de peticiones a la traza causal anidada, las convenciones semánticas GenAI de OpenTelemetry, las métricas — TTFT, TPOT, coste, calidad — que sí importan, y el pipeline de exportación que convierte cada traza de producción en el próximo caso de evaluación.
2026-04-19
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 3 — Generación aumentada por recuperación
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer V. El pipeline RAG de cinco etapas — cargar, chunkear, embebir, recuperar, generar — donde casi toda queja de calidad rastreada hasta su raíz resulta ser una queja de chunking disfrazada, y la recuperación híbrida con reranker es la forma en la que converge la producción.
2026-04-16
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.
2026-04-14Capítulo 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 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.
2026-04-11Capítulo 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 8 — Distribuciones arquitectónicas de despliegue
Octava entrega del recorrido de LLM Primer IV. Las tres distribuciones de despliegue que han emergido en el ecosistema MCP — agente reutilizable, pureza estricta, híbrida — y las cuatro restricciones vinculantes que determinan cuál encaja con cada proyecto.
2026-04-06Capítulo 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.
2026-04-05Capítulo 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 5 — Protocolos de transporte y descubrimiento
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los tres transportes que MCP soporta, la capa de descubrimiento .well-known con Server Cards, y las preocupaciones operativas aburridas — CORS, validación de Origin, caching — que deciden si un servidor es un ciudadano cooperativo de la red o un pasivo.
2026-04-03LLM Primer IV — Introducción a la serie e índice
Apertura del recorrido capítulo a capítulo del Libro IV de la serie LLM Primer — Diseñando la cognición de la IA con MCP. Por qué los agentes necesitan una capa de protocolo para escalar más allá de la demo, para quién está escrito, y el calendario de los catorce posts que siguen, del 30 de marzo al 12 de abril.
2026-03-29Capítulo 5 — Arquitectura de la pipeline de recuperación
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer III. Por qué una sola búsqueda vectorial no es una pipeline — recuperación híbrida, reciprocal rank fusion, reranking con cross-encoder y reescritura y HyDE en el lado de la consulta — ensamblado en la arquitectura de producción hacia la que convergen los sistemas RAG maduros.
2026-03-22Capítulo 4 — Elegir la base de datos vectorial correcta
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer III. La división arquitectónica entre bases de datos vectoriales dedicadas y extensiones tipo Postgres, los líderes gestionados (Pinecone, Vertex), el campo open-source (Qdrant, Milvus, Weaviate), las opciones embebidas, y los tres ejes operativos — residencia, operación, coste — que deciden la elección real.
2026-03-21Capítulo 3 — Frameworks avanzados de chunking
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer III. El espectro del chunking desde tamaño fijo hasta consciente de la estructura, el mito del solapamiento, el precipicio de contexto que destruye la recuperación en silencio y las técnicas de recuperación contextual y late chunking que han remodelado la frontera.
2026-03-20Capítulo 2 — Parsing inteligente de documentos
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer III. Por qué un PDF no es un fichero de texto, qué preserva en realidad un parser consciente del layout, el panorama actual de herramientas (LlamaParse, Docling, Unstructured, Marker-PDF, Firecrawl, DeepSeek-OCR) y la vía multimodal que recupera directamente sobre imágenes de página.
2026-03-19Capítulo 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.
2026-03-18
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
Capítulo 3 — Redes neuronales para el lenguaje: de las RNN al self-attention
Capítulo 3 de la serie LLM Primer I. Por qué las redes feedforward no podían manejar el lenguaje, cómo las RNN chocaron contra un muro y qué cambió la atención. Una progresión conceptual limpia a través de las tres formas de red neuronal que definieron el PLN moderno — sin la ansiedad matemática.
2026-02-20
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