https://pedroacosta.dev/es/blog/Notas sobre IA | Pedro AcostaExplicaciones y reflexiones sobre inteligencia artificial, desde sus fundamentos hasta los sistemas que construimos con ella.2026-10-18T00:00:00ZPedro Acostahttps://pedroacosta.dev/https://pedroacosta.dev/es/blog/what-is-a-decision-model/¿Qué es un modelo de decisión?2026-10-11T00:00:00Z2026-10-18T00:00:00ZUna taza rota conecta las respuestas tipadas de la IA, las probabilidades calibradas y el costo de actuar. Por qué una respuesta probable no elige la acción por ti.https://pedroacosta.dev/es/blog/do-more-parameters-make-a-better-llm/¿Un LLM con más parámetros es mejor?2026-10-04T00:00:00Z2026-10-04T00:00:00ZQué significa 27B, por qué los parámetros totales y activos son distintos y cómo leer los límites de contexto, memoria y razonamiento sin confundir una ficha técnica con una medida de calidad.https://pedroacosta.dev/es/blog/what-does-a-model-learn-from/¿De qué aprende un modelo? Los datos de entrenamiento2026-10-04T00:00:00Z2026-10-04T00:00:00ZDe una colección de dígitos escritos a mano a un corpus de texto: cómo la procedencia, la selección, los duplicados y los ejemplos ausentes influyen en el aprendizaje y su evaluación.https://pedroacosta.dev/es/blog/what-is-a-transformer/¿Qué es un Transformer?2026-10-04T00:00:00Z2026-10-04T00:00:00ZAcompaña al pescador desde una frase en inglés hasta su traducción y descubre cómo un Transformer relaciona información para construir una salida, sin necesitar fórmulas.https://pedroacosta.dev/es/blog/what-is-an-llm/¿Qué es un LLM y cómo se entrena?2026-10-04T00:00:00Z2026-10-04T00:00:00ZSigue una frase sobre un pescador entre predicciones, pérdida y ajustes de parámetros para entender qué cambia en el preentrenamiento, qué aporta la escala y cómo se comprueba el aprendizaje.https://pedroacosta.dev/es/blog/from-words-to-vectors/De palabras a vectores: tokens, embeddings y por qué el significado se vuelve geometría2026-10-03T00:00:00Z2026-10-03T00:00:00ZSigue una frase desde los tokens hasta los identificadores y los vectores aprendidos, y descubre por qué aún hace falta el contexto para interpretar una palabra.https://pedroacosta.dev/es/blog/what-is-attention/¿Qué es la atención y para qué sirve?2026-10-03T00:00:00Z2026-10-03T00:00:00ZSigue una palabra ambigua entre consultas, claves y valores para entender cómo la atención combina información del contexto y qué nos dicen sus pesos.https://pedroacosta.dev/es/blog/what-is-a-neural-network/¿Qué es una red neuronal?2026-09-28T00:00:00Z2026-10-03T00:00:00ZDe un dígito escrito a mano a una predicción: cómo funcionan las neuronas y las capas, cómo aprende una red y qué lugar ocupan sus arquitecturas en la inteligencia artificial.https://pedroacosta.dev/es/blog/is-ai-really-new/¿La IA es realmente nueva? Una historia de ideas que se vuelven útiles2026-09-21T00:00:00Z2026-09-21T00:00:00ZUn recorrido breve por las ideas detrás de la inteligencia artificial, lo que cambió en el camino y por qué una nueva capacidad no equivale a un sistema confiable.