Hands-On Large Language Models
Jay Alammar, Maarten Grootendorst · 2024
Bases de programación y aprendizaje automático
Por qué leerlo si eres desarrollador
Es la entrada más visual para un desarrollador: entiendes embeddings, transformers y RAG con código ejecutable.
Qué aprenderás y por dónde empezar
Introducción visual y práctica a los LLM, con muchas ilustraciones y código listo para ejecutar. Cubre tanto modelos de representación (embeddings) como modelos generativos y sus usos habituales.
Qué aprenderás
- Tokens, embeddings y arquitectura transformer explicados con diagramas
- Clasificación, clustering y modelado de temas con LLM
- Búsqueda semántica, RAG y fine-tuning de modelos
Guía de lectura DSRP
- Localiza en el índice los temas relacionados con: tokens, embeddings y arquitectura transformer explicados con diagramas.
- Localiza en el índice los temas relacionados con: clasificación, clustering y modelado de temas con llm.
Acceso y recursos oficiales
Ficha contrastada con fuentes oficiales: 2026-10-21
Buscador de documentación interna
Buscador semántico sobre la documentación interna del equipo que responde con enlaces a las fuentes.
Mini proyecto · Asistente
- Datos de entrada
- Un repositorio de ensayo, documentación y un conjunto de casos de prueba.
- Resultado esperado
- Prototipo de «Buscador de documentación interna»: una entrega de prueba con evidencias y campos pendientes de revisión.
- Cómo comprobarlo
- El resultado conserva trazas, se contrasta con los casos de prueba y respeta permisos de herramientas.
La lectura aporta conceptos; implementar esta idea requiere definir datos, herramientas y revisión humana.
