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 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
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