Cómo piensan los modelos de lenguaje, por dentro

Nadie escribió a ChatGPT: se cultivó, y ni sus creadores saben exactamente cómo decide lo que dice. La interpretabilidad mecanicista es el campo que abre esa caja negra — y hasta donde sabemos, no existía ningún curso ni blog consolidado sobre el tema en español. Este sitio intenta llenar ese vacío: un curso corto en lenguaje llano, recursos curados para profundizar, y un blog donde publico lo que voy investigando.

Empezar el curso Recursos para aprender El mapa de la seguridad de IA Mi investigación Blog

Tres rutas

Aprendéun curso de 6 páginas, de "qué es un token" a los grafos de atribución de 2025 — con analogías, demos interactivas y honestidad técnica sobre lo que el campo todavía no sabe

Profundizárecursos curados y verificados: los videos, papers, cursos y herramientas correctos para cada nivel — incluyendo lo poco que existe en español

Investigáel mapa de los seis pilares de la seguridad de IA, diez líneas abiertas con referencias 2025–2026, y mi propia investigación publicada como prueba de que se puede entrar al campo desde afuera

Por qué me creo con derecho a explicarte esto

Porque acabo de hacer el recorrido completo desde cero: empecé replicando un resultado ajeno (que no replicó bajo controles), seguí la estructura que sí sobrevivía, y terminé publicando mi primer paper del área — con un sitio interactivo donde podés jugar con los experimentos reales. Este sitio es el manual que me hubiera gustado tener al arrancar, en mi idioma.

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Mi paper: Operator–Operand Factorization in LLM Residual Streams: Causal Influence and Compositional Sufficiency (BlackboxNLP 2026) — sitio interactivo · explicación llana · código

Matias Podeley · investigador independiente · mpodeley@gmail.com · licencia MIT · RSS