Construye un gran modelo de lenguaje (desde cero)
Construye un gran modelo de lenguaje (desde cero)
Cómo implementar mecanismos de atención de LLM y transformadores de estilo GPT
Deja de usar la inteligencia artificial como un oráculo que no entiendes y constrúyela tú mismo, línea por línea, en la laptop que ya tienes, porque como decía Feynman, no entiendes nada que no puedas construir. Ábrelo hoy y empieza por el capítulo uno.
⚡ Libro completo (última edición)
⚡ Formatos EPUB y PDF
⚡ En español latinoamericano neutro
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⚡ Actualizaciones [gratis]
*NotebookLM Pro
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Casi todos los libros de IA generativa te enseñan a usar la caja negra, este te enseña a fabricarla. La diferencia decisiva está en una frase del propio libro, sin depender de ninguna biblioteca de LLM existente, entonces nada queda escondido detrás de una función mágica. El método tiene una secuencia lógica implacable que funciona como hoja de ruta, primero comprender los modelos de lenguaje, luego trabajar con datos de texto, programar los mecanismos de atención, implementar un modelo GPT desde cero, preentrenar con datos no etiquetados, ajustar finamente para clasificación y, al final, para seguir instrucciones humanas. Cada etapa se explica con texto claro, diagramas y ejemplos, y termina en código que corre. Se ejecuta en hardware que ya tienes, con GPU opcional, cuando la competencia asume infraestructura de laboratorio. Trae red de seguridad completa, apéndices de PyTorch, soluciones a los ejercicios, funciones extra para el bucle de entrenamiento y LoRA, más evaluación integrada en liveBook. Y lo firma alguien con más de una década en IA, con paso por la industria y la academia, revisado técnicamente por David Caswell.
Libro electrónico - Última edición, de Sebastian Raschka (autor)
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Usas inteligencia artificial todos los días, pero no sabes qué hay dentro de la caja
Siete capítulos para pasar de usuario de la IA a constructor de la IA, en la laptop que ya tienes
Richard Feynman dejó una frase que incomoda: «No entiendo nada que no pueda construir». Léela otra vez y piensa en tu última conversación sobre IA. 🧠
Copias código de librerías que no entiendes. Repites la palabra «transformador» como quien repite un idioma prestado. Y cada anuncio nuevo de IA te deja la misma punzada: la fiesta sigue adentro, tú miras por la ventana.
No es que no seas lo bastante inteligente. Es que casi todo lo que existe te enseña a llamar modelos, no a construirlos.
La teoría se queda en fórmulas sin código. El código se esconde detrás de una función mágica. Entonces el muro nunca cae.
Sebastian Raschka lo derriba desde adentro. Aquí programas cada pieza de un LLM tipo GPT sin depender de ninguna biblioteca de LLM existente: datos de texto, mecanismos de atención, el modelo completo, el preentrenamiento, el ajuste fino para clasificación y, al final, un chatbot que obedece tus instrucciones. ⚙️
Corre en una computadora portátil común y corriente, con GPU opcional. 💻
Raschka lleva más de una década en IA: ingeniero de investigación de LLM en Lightning AI, exprofesor de estadística en Wisconsin–Madison, autor superventas. Lo respaldan ingenieros de GitHub, científicos de Netflix y Chip Huyen.
Si te atoras, tienes red: apéndice de PyTorch, soluciones a los ejercicios, LoRA, evaluación integrada en liveBook y la guía gratuita «Ponte a prueba».
América Latina lleva décadas consumiendo la tecnología que otros construyen. Este libro te cambia de bando. 🌎
Ábrelo hoy y empieza por el capítulo uno. Compártelo con quien también quiere entender de verdad, pero no dejes pasar otra ola mirando desde afuera.
INFO
INFO
Usas inteligencia artificial todos los días, pero nunca has visto lo que ocurre dentro de la caja negra. Aquí la abres tú mismo.
El autor de grandes éxitos de ventas Sebastian Raschka te guía paso a paso a través de la creación de tu propio LLM. Cada etapa se explica con texto claro, diagramas y ejemplos. Irás desde el diseño y la creación iniciales, pasando por el preentrenamiento en un corpus general, hasta el ajuste fino para tareas específicas.
Construye un gran modelo de lenguaje (desde cero) te enseña cómo:
- Planificar y programar todas las partes de un LLM
- Preparar un conjunto de datos adecuado para el entrenamiento de LLM
- Ajustar finamente LLM para la clasificación de texto y con tus propios datos
- Utilizar la retroalimentación humana para asegurarte de que tu LLM siga instrucciones
- Cargar pesos preentrenados en un LLM
Construye un gran modelo de lenguaje (desde cero) te lleva al interior de la caja negra de la IA para experimentar con los sistemas internos que impulsan la IA generativa. A medida que avances en cada etapa clave de la creación de LLM, desarrollarás una comprensión profunda de cómo funcionan los LLM, sus limitaciones y sus métodos de personalización. Tu LLM se puede desarrollar en una computadora portátil común y corriente y utilizarse como tu propio asistente personal.
Acerca de la tecnología
Cuentan que el físico Richard P. Feynman dijo: «No entiendo nada que no pueda construir». Basándose en este mismo poderoso principio, el autor de grandes éxitos de ventas Sebastian Raschka te guía paso a paso mientras construyes un LLM de estilo GPT que puedes ejecutar en tu computadora portátil. Este es un libro cautivador que cubre cada etapa del proceso, desde la planificación y la programación hasta el entrenamiento y el ajuste fino.
Acerca del libro
Construye un gran modelo de lenguaje (desde cero) es un viaje práctico y sumamente gratificante por los fundamentos de la IA generativa. Sin depender de ninguna biblioteca de LLM existente, programarás un modelo base, lo transformarás en un clasificador de texto y, en última instancia, crearás un chatbot que pueda seguir tus instrucciones conversacionales. ¡Y realmente lo entenderás porque lo construiste tú mismo!
Para una comprensión más profunda y un mejor aprendizaje, proporcionamos un sistema de evaluación integrado en liveBook, la versión en línea de este libro. De forma independiente, puedes descargar una guía gratuita en PDF «Ponte a prueba» sobre este libro.
Acerca del lector
Los lectores necesitan habilidades intermedias de Python y algunos conocimientos de aprendizaje automático. El LLM que crees se ejecutará en cualquier computadora portátil moderna y, opcionalmente, podrá utilizar GPU.
Lo que dicen quienes ya lo leyeron
- «¡Verdaderamente inspirador! Te motiva a poner en práctica tus nuevas habilidades.» — Benjamin Muskalla, ingeniero sénior, GitHub
- «¡La explicación más comprensible y completa de los modelos de lenguaje hasta la fecha! Su estilo de enseñanza único y práctico logra un nivel de comprensión que no se puede obtener de ninguna otra manera.» — Cameron Wolfe, científico sénior, Netflix
- «Sebastian combina un profundo conocimiento con habilidades prácticas de ingeniería y una destreza para simplificar ideas complejas. ¡Esta es la guía que necesitas!» — Chip Huyen, autora de Designing Machine Learning Systems y AI Engineering
- «Una cobertura definitiva y actualizada. ¡Muy recomendado!» — Dr. Vahid Mirjalili, científico de datos sénior, FM Global
El editor técnico de este libro fue David Caswell. ¡Y GRATIS! Ejercicios para mejorar tu aprendizaje sobre LLM: ponte a prueba con Construye un gran modelo de lenguaje (desde cero).
Deja de usar la inteligencia artificial como un oráculo que no entiendes y constrúyela tú mismo, línea por línea, en la laptop que ya tienes. Ábrelo hoy y empieza por el capítulo uno.
TRANSFORMACIÓN
TRANSFORMACIÓN
Entiende la inteligencia artificial construyéndola con tus propias manos. A lo largo de los siete capítulos de este libro pasas de una hoja en blanco a un modelo de lenguaje tipo GPT funcionando en tu laptop común y corriente, sin depender de ninguna biblioteca de LLM existente, y resuelves el problema de fondo de quien usa IA todos los días pero no tiene la menor idea de lo que ocurre dentro de la caja negra. Feynman lo dijo mejor que nadie, «no entiendo nada que no pueda construir», y ese es exactamente el camino que Sebastian Raschka te traza paso a paso, desde el diseño y la programación inicial, pasando por el preentrenamiento en un corpus general, hasta el ajuste fino para tus propias tareas.
¿PARA QUIÉN ES?
¿PARA QUIÉN ES?
Usas inteligencia artificial todos los días, pero no tienes idea de qué ocurre dentro. Este libro es para programadores con Python intermedio, científicos de datos, docentes y fundadores técnicos hartos de invocar modelos ajenos: aquí dejas de usar la caja negra y la construyes.
Habilidades:
Mecanismos de atención, transformadores GPT, preentrenamiento, LoRA
Nivel: Intermedio
Requisitos:
- Python intermedio
- Bases de aprendizaje automático
- Laptop moderna
IMPORTANCIA ESTRATÉGICA
IMPORTANCIA ESTRATÉGICA
América Latina lleva décadas consumiendo la tecnología que otros construyen, y esa dependencia tiene un precio que se paga en talento fugado y decisiones tomadas afuera. Un libro que enseña a construir un modelo de lenguaje desde cero, en una laptop común, sin infraestructura corporativa, rompe justo ese cuello de botella, porque convierte el conocimiento cerrado de unos cuantos laboratorios en capacidad instalada en cualquier ciudad de la región. Cada persona que termina este camino deja de ser mercado y se vuelve productor. Eso es exactamente lo que Libros de Alejandría 5.0 persigue, conectar a las personas con el conocimiento que necesitan para mejorar sus vidas, sus entornos y el mundo, y acelerar la transición de LATAM hacia sociedades tecnológicamente avanzadas y centradas en el bienestar humano. Los fundamentos primero, la mentalidad creadora, el apalancamiento intelectual por encima del tiempo, todo eso deja de ser discurso cuando alguien de la región puede abrir la caja negra de la IA y mirar dentro sin pedirle permiso a nadie.
AUTORES
AUTORES
Sebastian Raschka, PhD, es un ingeniero de investigación de LLM con más de una década de experiencia en inteligencia artificial. Su trabajo abarca la industria y el ámbito académico, incluyendo la implementación de soluciones de LLM como ingeniero sénior en Lightning AI y la docencia como profesor de estadística en la Universidad de Wisconsin–Madison.
Sebastian colabora con empresas de Fortune 500 en soluciones de IA y forma parte del Consejo de Código Abierto de la Universidad de Wisconsin–Madison. Se especializa en LLM y en el desarrollo de sistemas de IA de alto rendimiento, con un profundo enfoque en implementaciones prácticas guiadas por código. Además de investigar, siente una gran pasión por la educación: es conocido por sus libros superventas sobre aprendizaje automático con Python —Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn y Machine Learning Q and AI— y por sus contribuciones al código abierto. Puedes conocer más sobre él en sebastianraschka.com.
LO QUE APRENDERÁS
LO QUE APRENDERÁS
1. Comprender los modelos de lenguaje grandes
- Qué es realmente un LLM y por qué funciona
- Las etapas de su creación: preentrenamiento y ajuste fino
- La hoja de ruta completa del libro, de la hoja en blanco al chatbot
2. Trabajando con datos de texto
- Preparar un conjunto de datos adecuado para el entrenamiento de LLM
- Convertir texto crudo en la materia prima que el modelo entiende
3. Programación de mecanismos de atención
- Implementar los mecanismos de atención línea por línea
- El corazón de los transformadores de estilo GPT, sin librerías que lo escondan
4. Implementación de un modelo GPT desde cero para generar texto
- Planificar y programar todas las partes de un LLM comparable a GPT-2
- Ensamblar la arquitectura completa y generar tus primeras palabras
5. Preentrenamiento en datos no etiquetados
- Construir un flujo de trabajo de entrenamiento completo
- Cargar pesos preentrenados en tu propio modelo
6. Ajuste fino para clasificación
- Ajustar finamente tu LLM para la clasificación de texto
- Entrenarlo con tus propios datos y tu propio caso de uso
7. Ajuste fino para seguir instrucciones
- Usar la retroalimentación humana para que tu LLM siga instrucciones
- Desarrollar un chatbot conversacional convertido en tu asistente personal
¿CÓMO FUNCIONA?
¿CÓMO FUNCIONA?
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El formato EPUB se puede leer sin internet con estas y más plataformas. Y por supuesto, siempre puedes leer el archivo PDF (LISTO PARA IMPRIMIR), donde y como quieras.

El resto te enseña a usar la caja negra, pero este te enseña a construirla: sin bibliotecas, línea por línea.
Preguntas frecuentes del libro
Preguntas frecuentes del libro
¿Necesito ser experto en inteligencia artificial para empezar? No. Necesitas Python intermedio y curiosidad. Lo demás lo construyes tú, capítulo por capítulo, sin magia ni atajos.
¿Qué nivel de Python me piden realmente? Intermedio: funciones, clases y bucles. Si lees código sin sudar, ya estás listo, y el apéndice de PyTorch te nivela.
¿Hace falta saber cálculo y álgebra lineal avanzada? No. Cada concepto llega con texto claro, diagramas y código que corre, entonces entiendes la matemática programándola.
¿Puedo hacerlo sin GPU, con la laptop que ya tengo? Sí. Tu LLM se desarrolla en una computadora portátil común y corriente, la GPU es opcional, nunca un requisito de entrada.
¿De verdad se construye un LLM desde cero o se usan librerías que hacen el trabajo? Desde cero, sin depender de ninguna biblioteca de LLM existente. Nada queda escondido detrás de una función mágica.
¿Qué tan grande es el modelo que voy a crear? Comparable a GPT-2: chico para tu equipo, suficiente para entenderlo todo. Después le cargas pesos preentrenados.
¿Sirve si mi objetivo es entender ChatGPT y no fabricar un competidor? Justo para eso. Abres la caja negra por dentro y sales sabiendo por qué el modelo responde lo que responde.
¿Incluye el código completo y funcional? Sí. Cada etapa termina en código que corre, con diagramas y ejemplos, entonces escribes el modelo en vez de copiarlo a ciegas.
¿Cubre el mecanismo de atención paso a paso o lo da por sabido? Tiene capítulo propio: programas los mecanismos de atención línea por línea, hasta que dejan de ser un misterio.
¿Puedo entrenar con mis propios datos y para mi propio caso de uso? Sí. Aprendes a preparar el conjunto de datos y a ajustar finamente el modelo con tu información y tu objetivo.
¿Explica el ajuste fino para clasificación y para seguir instrucciones? Los dos, en capítulos separados: primero un clasificador de texto, después un chatbot que obedece tus instrucciones.
¿Toca la retroalimentación humana y técnicas como LoRA? Sí. La retroalimentación humana llega en el capítulo 7 y LoRA tiene su propio apéndice de ajuste fino eficiente.
¿Qué pasa si me atoro, hay ejercicios y soluciones? Ejercicios con soluciones en el apéndice C, evaluación integrada en liveBook y la guía gratuita «Ponte a prueba».
¿Está actualizado o quedó atrás con la velocidad de la IA? Enseña los cimientos: atención, transformadores, preentrenamiento y ajuste fino. Eso no caduca con la siguiente versión.
¿Quién es el autor y por qué debería confiar en él? Sebastian Raschka, PhD: ingeniero de investigación de LLM en Lightning AI, exprofesor en Wisconsin–Madison y autor superventas.
¿En cuánto tiempo puedo terminarlo si estudio unas horas por semana? Lo marcas tú, pero los capítulos son autocontenidos y cada sesión te deja código funcionando, no promesas pendientes.
¿Está en español y se lee bien en mi dispositivo? Sí, edición en español neutro y lista para tu lector, tableta, teléfono o computadora. Lo abres y avanzas.

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