¿Qué es un LLM?
La predicción del siguiente token en lenguaje sencillo — y lo que un LLM no es.
Tokens, contexto y memoria
Cómo los modelos leen y recuerdan texto, y por qué las conversaciones largas se desvían.
Roles de sistema, usuario y asistente
La anatomía de una conversación y por qué el prompt de sistema es tu mejor palanca.
Controles de muestreo: temperatura y compañía
Temperatura, top-p y secuencias de parada — cuándo ir en caliente y cuándo en frío.
Alucinaciones y cómo reducirlas
Por qué los modelos fabrican datos, las zonas de alto riesgo y un kit concreto de verificación.
Embeddings y búsqueda vectorial
El significado como vector, y cómo funciona la búsqueda semántica.
Generación aumentada por recuperación (RAG)
Haz que cualquier modelo responda sobre tus datos — y los modos de fallo que debes evitar.
Fine-tuning vs prompting vs RAG
El marco de decisión que la gente confunde, con una regla de probar-en-este-orden.
Evaluar la calidad de la IA (Evals)
Construye un conjunto de referencia, elige métricas y detecta regresiones antes que tus usuarios.
Privacidad y manejo de datos
Qué es seguro pegar, el entrenamiento con tus datos y cuándo ejecutar en local.
Compromisos de coste y latencia
El triángulo coste/calidad/velocidad, la escalación de modelos, el cacheo y el procesamiento por lotes.
Elegir un modelo y proveedor
Una forma neutral respecto al proveedor de elegir un modelo — y de leer los benchmarks con escepticismo.
Claude vs ChatGPT, Gemini y Copilot
Una forma honesta y perenne de comparar los principales asistentes para tus necesidades.
Generación de medios con IA (imágenes, audio, vídeo)
Dónde encaja la generación de imágenes/audio/vídeo — y dónde Claude lo hace y dónde no.