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 15 — Construir una organización de IA segura
Decimoquinta entrega del recorrido de LLM Primer VII. Cultura de seguridad, red teams, riesgo de proveedores y stewardship a largo plazo como la infraestructura organizacional que sostiene la disciplina a lo largo de los años.
2026-05-24
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 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
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 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 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 5 — Evaluar aplicaciones LLM
Quinta entrega del recorrido de LLM Primer V. Por qué assertEqual está muerto para salidas LLM, cómo se reconstruye el testing alrededor de jueces anclados, el RAG Triad y los tests de trayectoria para agentes, y el bucle donde las trazas de producción alimentan la evaluación que da paso a la siguiente release.
2026-04-18
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 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 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 11 — Actualizaciones continuas y optimización de la pipeline
Undécima y última entrega del recorrido de LLM Primer III. CDC e indexación incremental mantienen el corpus fresco, la caché semántica y la estratificación de modelos mantienen baja la latencia, y un bucle de feedback de cuatro etapas cierra la distancia entre lo que la producción le dice al equipo y lo que el equipo realmente cambia — más un puente al Volumen IV sobre Model Context Protocol.
2026-03-28Capítulo 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 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
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