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 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.
2026-05-20Capítulo 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.
2026-05-16LLM 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.
2026-05-09Capítulo 6 — Pruning y destilación de conocimiento
Sexta entrega del recorrido de LLM Primer VI. Cómo el pruning y la destilación atacan el número de pesos y transfieren la distribución del profesor a un estudiante más pequeño. La sparsity 2:4 que Hopper acelera nativa y las tres compresiones apiladas en su orden correcto.
2026-04-28Capítulo 2 — Modelos base e ingeniería de prompts
Segunda entrega del recorrido de LLM Primer V. Selección de modelo como decisión de enrutado, muestreo como perfil deliberado, y prompts defensivos con salidas estructuradas — cuatro superficies de control que el equipo opera con intención o sufre las consecuencias.
2026-04-15Capítulo 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 2 — Probabilidad, tokens y texto: el juego de adivinar la siguiente palabra
Capítulo 2 de la serie LLM Primer I. Cómo los LLM convierten el texto en tokens, por qué el modelado del lenguaje es fundamentalmente un problema de probabilidad y cómo el viejo enfoque de n-gramas dio paso a modelos neuronales capaces de generalizar. Incluye explicaciones en lenguaje sencillo sobre la perplejidad y por qué importan los límites entre tokens.
2026-02-19