> ser tú > quieren aprender realmente cómo funcionan los LLM > harto de "simplemente comience con álgebra lineal y regrese en 5 años" > decido construir mi propia hoja de ruta > sin pelusa. sin desvíos. sin listas de reproducción genéricas de ML de 200 horas > solo las cosas que realmente te llevan de "¿qué es un token?" a "entrené un mini-GPT con adaptadores LoRA y FlashAttention" > objetivo: construir, ajustar y enviar LLM > no vibra con ellos. no "aprender la teoría" para siempre > construirlos > usted: > > construir un motor de graduación automática desde cero > > escribir un mini-GPT desde cero > > implementar LoRA y ajustar un modelo en datos reales > > odiar CUDA al menos una vez > > llorar > > seguir adelante > 5 fases > si ya sabes algo? saltarse > si estás perdido? volver a ver > si estás atascado? usar DeepResearch > esto es una hoja de ruta, no una correa > al final: o construiste la cosa o no lo hiciste > Fase 0: Cimentaciones > > si la multiplicación de matrices da miedo, aún no estás listo...