Cómo Funcionan los LLMs
Entiende cómo funcionan ChatGPT, Claude y Gemini por dentro — tokens, transformers, entrenamiento y generación — en 8 lecciones para principiantes. Gratis.
Lo Que Aprenderás
- Explicar cómo el texto se convierte en números mediante tokenización y embeddings
- Describir la arquitectura transformer y cómo funciona la auto-atención
- Identificar las 4 etapas del entrenamiento de un LLM: preentrenamiento, SFT, modelo de recompensa y RLHF
- Aplicar los ajustes de temperature y top-p para controlar las respuestas del modelo
- Evaluar por qué los LLMs alucinan y qué estrategias existen para mitigarlo
- Comparar los principales modelos LLM y elegir el más adecuado para cada tarea
Programa del Curso
Usas ChatGPT, Claude o Gemini todos los días. Pero… ¿sabes qué pasa realmente cuando escribes un prompt y le das a Enter?
La mayoría de la gente no lo sabe. Y está bien, hasta que necesitas entender por qué la IA se inventó algo, por qué el mismo prompt da respuestas diferentes, o por qué unos modelos son mejores programando y otros escribiendo.
Este curso te explica cómo funcionan los modelos de lenguaje grande — por dentro. Sin matemáticas, sin código, sin requisitos previos. Solo explicaciones claras de las ideas que hacen posible la tecnología más importante de nuestra era. Ocho lecciones que te transforman de usuario de IA a alguien que entiende lo que pasa bajo el capó.
Preguntas Frecuentes
¿Necesito saber programar o matemáticas?
¡Para nada! Este curso explica los LLMs con analogías y lenguaje sencillo. Cero fórmulas matemáticas. Si puedes usar ChatGPT, puedes entender cómo funciona.
¿Me va a ayudar a escribir mejores prompts?
Sí. Entender cómo los LLMs procesan texto, por qué alucinan y cómo funciona la temperature mejora directamente tu forma de hacer prompts. Vas a entender por qué ciertas técnicas funcionan.
¿Qué modelos de IA cubre este curso?
Los conceptos aplican a todos los LLMs: GPT-4/5, Claude, Gemini, Llama, Mistral y más. La lección 8 compara modelos específicos y sus fortalezas.
¿Cuánto tiempo toma completar el curso?
Unas 2 horas de lectura. Cada lección toma entre 10 y 20 minutos. No hay ejercicios de código — es un curso completamente conceptual.