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 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 12 — Endurecimiento del protocolo y defensas
Duodécima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los cuatro racimos de defensa — atestación criptográfica, disciplina de scopes OAuth con sesiones acotadas, sandboxing en tiempo de ejecución y puertas human-in-the-loop — se componen en una postura que no depende de que el modelo se comporte correctamente bajo condiciones adversarias.
2026-04-10Capítulo 11 — Superficies de ataque y vulnerabilidades del protocolo
Undécima entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los ataques clásicos adaptados a MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — los defectos a nivel de protocolo de escalado de capacidades y sampling sin autenticar, y la propagación implícita de confianza que vuelve estructural y no de higiene el envenenamiento de contexto.
2026-04-09Capítulo 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 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.
2026-04-03Capítulo 4 — Primitivas del cliente: comportamientos agénticos y control
Cuarta entrega del recorrido de LLM Primer IV. Sampling, Roots y Elicitation son los tres pequeños agujeros controlados que MCP abre en el muro host-servidor — cada uno una capacidad otorgada de vuelta, cada uno un riesgo aceptado en nombre del usuario.
2026-04-02Capítulo 3 — Primitivas del servidor: exponer contexto y capacidades
Tercera entrega del recorrido de LLM Primer IV. Los tres sustantivos que un servidor MCP puede ofrecer — Recursos (estado de lectura), Prompts (andamiajes reutilizables), Herramientas (acciones de escritura) — sus esquemas, sus ciclos de vida, sus modelos de error y la disciplina de elegir la primitiva correcta.
2026-04-01Capítulo 2 — Desentrañando el Model Context Protocol (MCP)
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer IV. Qué estandariza MCP de verdad, la división en tres roles Host, Cliente y Servidor, por qué el descubrimiento dinámico y la mensajería bidireccional se diferencian de REST en los casos que importan, y el ciclo de vida de la sesión que abre con negociación de capacidades.
2026-03-31LLM 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 8 — Anonimización de datos en la pipeline RAG
Octava entrega del recorrido de LLM Primer III. Anonimización pre-generación frente a post-generación, las tres familias técnicas — enmascaramiento, reemplazo sintético, privacidad diferencial — y la disyuntiva utilidad-privacidad que determina si el sistema sigue siendo útil.
2026-03-25Capítulo 7 — Implementar el control de acceso
Séptima entrega del recorrido de LLM Primer III. ACLs a nivel de documento como base, RBAC con etiquetas de sensibilidad de Microsoft Purview, ReBAC con Zanzibar y SpiceDB, y la disciplina pre-filter frente a post-filter que corre por debajo de todos ellos.
2026-03-24Capítulo 6 — Modelos de amenazas y vulnerabilidades en RAG
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer III. La superficie de ataque ampliada de la recuperación — envenenamiento del corpus, chunks adversariales, inyección indirecta de prompts, inversión de embeddings y el problema del confused deputy en RAG agéntico. Ataques concretos, todos demostrados, todos reproducibles.
2026-03-23Capítulo 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.
2026-03-21LLM 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 11 — Evaluación, calibración e inferencia
Capítulo 11 de la serie LLM Primer II. Cómo se mide realmente una máquina que puede decir cualquier cosa: perplejidad como vara de medir intrínseca, calibración como pregunta a menudo más importante que la precisión, barras de error como antídoto al teatro de los benchmarks y la geometría de recuperación como herramienta de producción contra la alucinación.
2026-03-13Capítulo 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 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.
2026-03-01Capítulo 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.
2026-02-27Capítulo 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.
2026-02-26Capítulo 8 — Usando LLM en aplicaciones: chatbots, código, extracción y agentes
Capítulo 8 de la serie LLM Primer I. Los patrones de aplicación que realmente llegan a producción — chatbots, resumen, asistentes de código, extracción estructurada y el auge de los sistemas agénticos donde el modelo conduce un bucle de uso de herramientas. Más los benchmarks que todo ingeniero debería reconocer por su nombre.
2026-02-25Capítulo 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.
2026-02-24Capítulo 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
Capítulo 1 — ¿Qué es un modelo de lenguaje grande? (Más allá de los titulares)
Capítulo 1 de la serie LLM Primer I. Desentrañamos lo que realmente significan "grande", "lenguaje" y "modelo", recorremos el paso de los sistemas basados en reglas a las redes neuronales y abordamos los tres mayores conceptos erróneos sobre cómo funcionan los LLM modernos. Una base clara y accesible para todo lo que sigue.
2026-02-18
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 en siete volúmenes sobre IA generativa por Sho Shimoda. Cada volumen cubre una capa distinta del trabajo con modelos de lenguaje grandes, desde los fundamentos hasta el escalado y la seguridad. Esta es la página principal: una visión general de toda la serie, más el recorrido capítulo por capítulo en vivo de los primeros volúmenes.
2026-02-15