Qué es un LLM y por qué la IA "alucina": curso gratis, capítulo 1

De qué trata

Primer capítulo de un curso gratuito de inteligencia artificial que va de los tokens a los agentes. Dura unos 45 minutos y está dividido en 40 marcas de tiempo.

Empieza explicando qué es un LLM, el transformer y por qué el modelo genera respuestas plausibles que no siempre son verdaderas. Sigue con el entrenamiento, el tamaño de los modelos, la API sin estado, los tokens y su coste, la velocidad de inferencia y, al final, la atención con Q, K y V y el KV cache. Se plantea sin matemática obligatoria.

• Qué es un LLM y generación autorregresiva
• Por qué plausibilidad no es verdad
• Pretraining, fine tuning y RLHF
• Tokens, costes por API y español frente a inglés
• Prefill, decode y KV cache

Para quién es este curso

• Programadores que usan asistentes como Cursor y quieren entender qué ocurre por dentro de un LLM antes de diseñar sistemas con agentes.
• Personas con curiosidad técnica que quieren entender tokens, coste por API, latencia y memoria sin necesidad de matemáticas avanzadas.

Qué sabrás hacer al terminar

• Entender qué es un LLM y cómo genera texto de forma autorregresiva.
• Explicar por qué un modelo produce respuestas plausibles pero no necesariamente verdaderas.
• Distinguir pretraining, fine tuning y RLHF, y el concepto de knowledge cutoff.
• Entender qué es un token, cómo se factura por API y por qué el español resulta más caro que el inglés.
• Comprender la inferencia en dos fases, TTFT frente a tokens por segundo y el papel del KV cache.

Plan de estudio sugerido

2 semanas · unas 3 h por semana

1. 1.Sesión 1 (0:00–17:33): introducción, qué es un LLM, entrenamiento y tamaño. Resume con tus palabras por qué la IA no «alucina».
2. 2.Sesión 2 (17:33–30:24): API stateless, tokens y precios. Cuenta los tokens de un texto en español y en inglés.
3. 3.Sesión 3 (30:24–44:10): velocidad, inferencia, Q/K/V y KV cache. Repite el cálculo de memoria del final.
4. 4.Repaso final: revisa los capítulos que te hayan costado y prepara el siguiente capítulo sobre prompt caching.

El plan cuenta con tiempo para pausar y practicar, no solo con la duración del vídeo. Si quieres adaptarlo a tu semana, lee cómo montar tu plan de estudio semanal.

Consejos para seguirlo

• Pausa en 14:34 y 43:29 e intenta hacer los cálculos de memoria antes de ver la solución.
• Compara cuántos tokens usa un mismo texto en español y en inglés tras ver 25:57.
• En 37:44–40:44 ve despacio: Q, K, V y el KV cache se apoyan unos en otros.
• Anota qué parte de lo que haces con tu asistente es el modelo y cuál es el sistema alrededor (19:43).

Antes y después de este curso

• Después de este cursoAgentic AI – Complete Course for BeginnersContinúa hacia el diseño de sistemas de agentes, objetivo declarado de esta serie.
• Después de este cursoEl fin del Vibe Coding: Crea software robusto con este métodoAplica a la práctica el uso de IA para programar con más rigor.

Cómo lo presenta el autor

Gentleman Programming | Qué es un LLM | Qué es un LLM y por qué la IA "alucina": arranca el curso gratis de inteligencia artificial, de tokens a agentes, sin humo y desde las entrañas. Capítulo 1: el modelo, la inferencia y el KV cache.

Este es el primero de muchos videos de un curso completamente gratuito. ¿La idea? Que dejes de ser "yo uso Cursor" y pases a ser la persona que diseña sistemas…

Extracto de la descripción original en YouTube.

Preguntas frecuentes

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