Descifrando la sopa.
Es una colección de temáticas sobre diferentes tecnologías emergentes.
En cada colección se explican los conceptos de manera ordenada que componen la sopa de letras de la tecnología en cuestión.
La primera colección que se lanza: los grandes modelos de lenguaje (Large Language Model ).
¿Este libro es para ti?
Estudiante
Aprenderás los conceptos de este complejo ecosistema.
Tendrás los fundamentos básicos necesarios de todo el ecosistema de los grandes modelos de lenguaje.
Profesor
Conocerás cómo funciona ChatGPT, el ecosistema de modelos propietarios y abiertos, y los agentes.
Estarás al día con todo lo relacionado con los grandes modelos de lenguaje..
Profesional
Te ayudará a dar el primer paso en tu empresa para capturar valor con la inteligencia artificial.
Tendrás una guía de cómo crear valor en tu empresa.
No lo tienes claro y ¿tienes muchas dudas?.
Escríbeme.
Intentaré ayudarte y ser lo más transparente posible.
EL LIBRO
Ficha técnica:
CAPÍTULOs · 14 CAPÍTULOS
ilustraciones · 122
páginas · 200
AÑO ACTUALIZACIÓN · 2026
QUE VAS A ENCONTRAR
Capítulos
Se empieza lanzando la pregunta: ¿estamos en una evolución o en una revolución? y explica los diferentes puntos de vistas.
Este capítulo aborda la evolución de las investigaciones en inteligencia artificial entre Estados Unidos, China y el resto del mundo. El punto de inflexión de la IA generativa con el lanzamiento de ChatGPT y cómo influye el factor IA en el NASDAQ.
Marco conceptual para introducirte conceptos de clasificación de técnicas de inteligencia artificial, qué es la inteligencia artificial general (AGI) porque hay mucha confusión y capas de la IA generativa.
Para terminar el capítulo aborda los modelos del ciclo de vida de una innovación, como el hype cycle de Gartner o la curva de difusión de Rogers.
¿Qué algoritmos son los que actualmente están aportando valor económico al mercado?. Explica las diferentes técnicas de aprendizaje automático (aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo), técnicas de prompting básicas (one-shot, zero-shot, few-shot) y para aumentar la eficacia en el razonamiento (Chain of Thought, Tree of Thought) explicado con casos de uso reales. En qué consiste la arquitectura de modelos mezcla de expertos (Mixture of Experts) que permite obtener modelos más potentes y baratos.
Cómo se crean los modelos y explicamos la diferencia entre los modelos tradicionales y los modelos fundacionales. Describimos factores que hay que tener en cuente para escoger un modelo fundacional u otro (tokenización, ventana de contexto, inferencia, alucinaciones, etc.). Estructura básica que debería tener un prompt para cualquier Large Language Model.
Cómo podemos entrar un modelo fundacional con la técnica fine-tuning (ajuste fino), qué es el enfoque RAG (generación aumentada por recuperación) y para qué se utilizan. Por qué las empresas están utilizando los modelos de lenguaje pequeños (SLM, del inglés small language models) y cómo una empresa podría adquirir nuevas capacidades de inteligencia artificial.
Hay mucha confusión en la definición de qué es un modelo de código abierto, explicaremos qué es un modelo de código abierto y que no tiene nada que ver con la definición de software de código abierto (en ingles, open source). Clasificaciones este tipo de modelos en función de los países (Estados Unidos, China y Europa).
Análisis del ecosistema actual de los grandes modelos de lenguaje desglosado por países (Estados Unidos, China y Europa). Ecosistema actualizado hasta Octubre de 2026.
Se explica en detalle cómo funciona el modelo base ChatGPT para dar una respuesta en función de la pregunta realizada.
Cada uno de los modelos está apoyado por un caso de uso real.
Es importante conocer los siguientes conceptos de los grandes modelos de lenguaje como son sus limitaciones, la infraestructura que necesitan, la inteligencia aumentada que aporta, la inteligencia remota, y sus vulnerabilidades.
Explicaremos la importancia de que un sistema LLM interaccione con un sistema externo para evolucionar sus capacidades. Qué protocolos se utilizan.
Explicaremos qué son los agentes, su potencial y la arquitectura funcional que tienen.
Clasificación de los diferentes análisis de rendimiento que existen para evaluar a un LLM.
El impacto que tendrán los LLM en la robótica y las nuevas startups que están surgiendo.
Este es un capítulo estratégico que ayuda a comprender cómo capturar valor desde el conocimiento de una empresa, entre las diferentes capas que existen (infraestructura, datos, modelos, aplicaciones) y desde el long tail.
El impacto que genera los grandes modelos de lenguaje en la tecnología SEO.
Explicaremos las regulaciones de Estados Unidos, China y Europa, para que tengamos el mapa completo
Una vez leído todos los capítulos, el lector ya tiene unos conocimientos básicos que le ayudarán a desenvolverse en este mundo.
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Capítulo 6.
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Ilustraciones · 9
Qué incluye el capítulo 6
El territorio.
Los LLM no son perfectos, tienen muchos tipos de limitaciones:l imitaciones de razonamiento, de conocimiento, de comprensión,.
¿Qué problemas se han encontrado muchos autores cuando los LLM han sido entrenados con datos suyos sin su consentimiento?
La infraestructura necesaria para el entrenamiento y la inferencia de los modelos.
Estudios que demuestran que aumentamos nuestras capacidades usando los LLM.
Los trabajos desconocidos que surgen con el entrenamiento de los modelos.
Es el gran tema de preocupación que muchas personas desconocen por ignorancia. ¿Qué problemas nos podemos encontrar?
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