Por qué comparar alucinaciones y no solo ‘modelos buenos y malos’ Cuando alguien pregunta por las limitaciones de las alucinaciones en LLM, la respuesta útil no es un sí o un no, sino una comparación práctica: qué modelo alucina menos en según qué tarea, con qué técnicas se mitiga y a qué coste. Según la […]
La primera vez que le pedí a un modelo gratuito que me escribiera una función para validar un formulario, la respuesta fue impecable… hasta que la ejecuté con un campo vacío y reventó. El código compilaba, tenía una estructura limpia y los comentarios eran perfectos. Pero fallaba en el caso más obvio. Esa experiencia resume […]
Elegir un modelo de lenguaje para trabajar en español no se resuelve con una tabla de puntuaciones. La mayoría de comparativas públicas se centran en benchmarks en inglés, y cuando trasladas esas cifras a un caso real en castellano descubres que el modelo que ganaba en MMLU pierde el hilo en una conversación con modismos […]
El cambio de paradigma que ya notan los equipos técnicos Durante años, cuando un equipo de marketing o desarrollo hablaba de «inteligencia artificial», se refería casi siempre a modelos supervisados entrenados con datos etiquetados: un clasificador de intenciones, un sistema de scoring de leads, un motor de recomendaciones basado en reglas y matrices. En 2026, […]
Por qué la decisión gratis vs pago no se resuelve mirando la cuota mensual Cuando un equipo directivo pregunta si puede ahorrarse la suscripción a un LLM usando la versión gratuita, la respuesta honesta es: depende del volumen, de la confidencialidad de los datos y de cuánto toleres que el modelo cambie sin avisar. He […]
Antes de tocar código: decisiones que condicionan todo Integrar un modelo de lenguaje en una web no empieza instalando un SDK. Empieza respondiendo tres preguntas que determinan el resto de la checklist: qué tarea concreta resuelve el LLM, dónde se ejecuta la inferencia y quién asume el coste por token. Si no tienes respuesta cerrada […]
Entrenar un modelo de lenguaje desde cero no es un ejercicio de fuerza bruta computacional. Es un proyecto de ingeniería con decenas de decisiones encadenadas donde un error temprano puede invalidar semanas de cómputo y miles de euros de GPU. La mayoría de guías explican el pipeline ideal (tokenizador, dataset, preentrenamiento, ajuste fino), pero casi […]
Por qué el precio del LLM no determina la calidad del código Hay una idea instalada de que el modelo gratuito te dará respuestas peores. En parte es cierta y en parte no. Lo que realmente cambia entre un plan gratuito y uno de pago no es solo el modelo: es el contexto que puedes […]
Cuando una empresa decide incorporar un modelo de lenguaje a su operativa diaria, la primera pregunta rara vez es técnica. Casi siempre es económica: ¿con la versión gratuita me basta o necesito pagar? La respuesta corta es que depende del volumen, del tipo de dato que vayas a procesar y de cuánto te cueste equivocarte. […]
Por qué una alucinación no se «arregla» con un prompt Antes de tocar configuración, conviene aceptar una realidad incómoda: las alucinaciones no son un bug que se elimina con una instrucción más firme. Son un comportamiento emergente del funcionamiento probabilístico del modelo. Un LLM genera el token más probable dada una secuencia, no consulta una […]
La pregunta ya no es si un modelo abierto puede competir con uno propietario, sino en qué tareas concretas lo hace y a qué coste real. Durante 2025 muchos equipos migraron parte de su stack de IA a pesos descargables y descubrieron dos cosas: que el ahorro en API no siempre compensa el coste de […]
Comparar LLMs sin perderse en el ruido Cuando alguien pregunta qué son los LLMs y cómo funcionan, la respuesta rápida suele ser «modelos de lenguaje que predicen la siguiente palabra». Es correcto, pero insuficiente para decidir cuál usar. La diferencia práctica entre un modelo y otro no está en esa definición, sino en cómo gestionan […]
Desplegar un modelo de lenguaje en producción no es descargar un ZIP y ejecutar un comando. He visto equipos gastar meses en una prueba de concepto que funcionaba en el portátil de un ingeniero y se caía el primer lunes con veinte usuarios concurrentes. Esta guía describe el proceso real de configuración, con las decisiones […]
Het gesprek over de beperkingen van huidige LLM’s blijft vaak steken in het voor de hand liggende: hallucinaties, kennisafsluitdatums, contexten die vergeten worden. Het echte probleem ontstaat wanneer iemand moet beslissen of hij 20 euro per maand betaalt voor een abonnement of dat de gratis versie volstaat. Dan houden de beperkingen op technische anekdotes te […]
A conversa sobre as limitações dos LLMs atuais costuma ficar no óbvio: alucinações, datas de corte, contextos que se esquecem. O problema real aparece quando alguém tem que decidir se paga 20 euros por mês por uma assinatura ou se a versão gratuita é suficiente. Aí as limitações deixam de ser anedotas técnicas e se […]
La conversazione sui limiti degli LLM attuali tende a fermarsi all’ovvio: allucinazioni, date di taglio, contesti che vengono dimenticati. Il problema reale emerge quando qualcuno deve decidere se pagare 20 euro al mese per un abbonamento o se gli basta la versione gratuita. È lì che i limiti smettono di essere aneddoti tecnici e diventano […]
Die Diskussion über die Grenzen aktueller LLMs bleibt oft beim Offensichtlichen stehen: Halluzinationen, Stichtagsdaten, vergessene Kontexte. Das eigentliche Problem taucht erst auf, wenn jemand entscheiden muss, ob er 20 Euro im Monat für ein Abonnement zahlt oder ob die kostenlose Version ausreicht. Dann hören die Einschränkungen auf, technische Anekdoten zu sein, und werden zu operativen […]
La conversation sur les limites des LLM actuels reste souvent dans l’évidence : hallucinations, dates de coupure, contextes oubliés. Le vrai problème surgit quand quelqu’un doit décider s’il paie 20 euros par mois pour un abonnement ou si la version gratuite lui suffit. Là, les limites cessent d’être des anecdotes techniques et deviennent des goulots […]
The conversation about the limitations of current LLMs usually stays on the obvious: hallucinations, cutoff dates, contexts that get forgotten. The real problem appears when someone has to decide whether to pay 20 euros a month for a subscription or whether the free version is enough. That’s when the limitations stop being technical anecdotes and […]
De ruis rond open modellen Wanneer een directieteam voor het eerst naar open source LLM’s vraagt, begint het gesprek meestal met een grote belofte en een nog grotere twijfel. Mythen circuleren sneller dan technische documentatie. En beslissingen worden in veel gevallen genomen op basis van informatie uit tweede hand. Dit artikel beoogt niet de adoptie […]
