
Modelos pequeños vs grandes: cuándo el pequeño gana
No todas las tareas necesitan el modelo más grande disponible. Así decido cuándo un modelo pequeño rinde igual o mejor que el más potente.

No todas las tareas necesitan el modelo más grande disponible. Así decido cuándo un modelo pequeño rinde igual o mejor que el más potente.

El coste de usar IA a diario no es solo la suscripción. Estos son los costes reales que cuento, y los que la mayoría ignora hasta que sorprenden.

Un modelo puede liderar todos los benchmarks públicos y rendir peor que otro en tu tarea concreta. Esto es lo que miro en vez de la tabla de puntuaciones.

Un embedding es solo un vector que representa significado. Te explico cómo funciona la búsqueda por similitud y los errores más comunes al usarlos.

RAG y fine-tuning no son alternativas intercambiables. Uno resuelve un problema de conocimiento, el otro de comportamiento. Aquí el criterio para elegir.

Casi todo lo que se etiqueta como agente de IA es una llamada a herramientas sin bucle de corrección. Aquí está la diferencia real, y por qué importa.

Los ejemplos en un prompt no siempre ayudan y siempre cuestan tokens. Cuándo merece la pena el few-shot y cuándo el zero-shot es mejor opción.

Un context window más grande no significa que el modelo recuerde más. Explico la diferencia real entre ventana de contexto, atención y memoria persistente.

No existe un prompt que elimine las alucinaciones. Existe un proceso que las reduce: dar el dato en vez de pedirlo de memoria, verificar y evaluar de forma sistemática.

Un prompt de sistema es código, y como todo código sin mantenimiento, se pudre. Cómo estructurarlo, versionarlo y evitar que se rompa con cada cambio de modelo.