> sé tú > quieres aprender realmente cómo funcionan los LLMs > cansado de “simplemente comienza con álgebra lineal y vuelve en 5 años” > decide construir tu propia hoja de ruta > sin relleno. sin desvíos. sin listas genéricas de ML de 200 horas > solo lo que realmente te lleva de “¿qué es un token?” a “entrené un mini-GPT con adaptadores LoRA y FlashAttention” > objetivo: construir, ajustar y enviar LLMs > no solo vibres con ellos. no "aprendas la teoría" para siempre > constrúyelos > tú: > > construirás un motor de autograd desde cero > > escribirás un mini-GPT desde cero > > implementarás LoRA y ajustarás un modelo con datos reales > > odiarás CUDA al menos una vez > > llorarás > > seguirás adelante > 5 fases > si ya sabes algo, salta > si estás perdido, vuelve a ver > si estás atascado, usa DeepResearch > esta es una hoja de ruta, no una correa > al final: o construiste la cosa o no lo hiciste > fase 0: fundamentos > > si la multiplicación de matrices te asusta, aún no estás listo...