Los grandes modelos de lenguaje, explicados de verdad: desde «¿qué es esto?» hasta tu propio Transformer funcionando. ¿Usas ChatGPT, Claude o Gemini y te preguntas qué ocurre realmente por dentro? Este libro te lleva de la mano desde la primera pregunta —«¿qué es esto, en realidad?»— hasta la línea de código en la que tu propio modelo, pequeño pero auténtico, genera su primer texto con sentido. Está escrito al estilo «para todos»: cada idea se explica primero de forma llana, con analogías y dibujos. Y allí donde quieras profundizar, te esperan los recuadros de ingeniería, con las fórmulas, el código y los detalles que suelen quedar «bajo el capó». Son, en realidad, dos libros en uno: lee solo el texto principal y te llevarás una intuición sólida; sumérgete en los recuadros y saldrás siendo capaz de escribir un Transformer desde cero. Qué aprenderás: - Cómo ve el texto la máquina: tokens, vocabulario y embeddings. - Por qué todo se reduce a una pregunta: «¿qué palabra viene después?». - El mecanismo de atención y la arquitectura Transformer, ladrillo a ladrillo. - Cómo se entrena un LLM: preentrenamiento, fine-tuning y RLHF. - Construirás y entrenarás tu propio mini-GPT, línea a línea. - Inferencia, ingeniería de prompts, RAG, agentes, límites y ética. ¿Para quién es? Para curiosos sin formación técnica, desarrolladores que quieren dejar de tratar la IA como magia, estudiantes y docentes, y perfiles de producto que quieren hablar con los ingenieros en su mismo idioma. No necesitas casi nada previo: con las matemáticas del colegio y ganas de entender, basta. Todos los ejemplos son código real, ejecutado y comprobado, no pseudocódigo de ilustración. El código completo es abierto. Entender siempre es mejor que el temor reverencial. Cuando termines, en los LLM ya no verás magia: verás un mecanismo comprensible y hermoso.
