Experiencias, reflexiones y lo que voy aprendiendo
Artículos sobre programación, matemáticas e IA con una mirada analítica.
11 artículos en todas las áreas
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Cómo funciona serverless por dentro, y cuándo compensa frente a un servidor
La misma función en AWS Lambda tarda 0,51 s en contestar la primera vez y 0,25 s la segunda, porque para la primera petición no existía ningún servidor. Qué significa de verdad serverless, de dónde viene, cómo funciona por dentro (medido en una cuenta real), qué cambia en tu código, cuánto cuesta frente a un servidor y cuándo elegir cada uno.
Por qué se está sustituyendo C por Rust, y por qué C no va a desaparecer
Un programa en C de veinte líneas compila sin un aviso, imprime lo que tiene que imprimir y lee memoria ya liberada. En Rust, el mismo programa no compila. Qué deja C en manos del programador, cinco errores clásicos y cómo los evita Rust, lo que Rust no arregla, lo que cuesta cambiar, cuándo elegir cada uno y por qué C, aun así, no va a desaparecer.
Cómo se evalúa un modelo de lenguaje: quién decide si una respuesta está bien
Cuatro respuestas a la misma pregunta, y las medidas clásicas ponen primera la única falsa. Por qué evaluar lo que escribe un modelo de lenguaje no se parece a evaluar un clasificador, los cuatro jueces que pueden decidir si una respuesta está bien (una respuesta de referencia, un programa, una persona y otro modelo), qué ve y qué no ve cada uno, y cuándo fiarse del número que sale.
Cómo busca una base de datos vectorial sin compararlo todo, y qué precio paga
Una base de datos vectorial no encuentra los vectores más parecidos a una pregunta: encuentra casi siempre casi todos, y deja elegir cuánto «casi». Qué es y qué no es una base de datos vectorial, los algoritmos que deciden dónde mirar y cuánto guardar de cada vector, lo que las bases de datos tuvieron que añadirles, y cómo quedan comparados en los bancos de pruebas públicos.
Por qué el coseno para comparar embeddings, y por qué no es una métrica
Casi todo el procesamiento del lenguaje compara embeddings con la similitud coseno, y casi todas las librerías la llaman métrica sin serlo. Por qué ganó entre tantas medidas, por qué que no sea una métrica casi nunca importa y cuándo sí, y dónde deja de ser la medida adecuada.
Por qué las bases de datos relacionales indexan con árboles B, habiendo tantas formas de buscar
Un índice hash encuentra un pedido entre 3 millones leyendo tres páginas, y un árbol B, cuatro. Aun así, casi todas las bases de datos relacionales indexan con árboles B. Qué es un árbol B, qué cambia en el B+ que usan de verdad, y por qué ganó a la tabla hash, al árbol binario y al fichero ordenado: lo caro es leer páginas, y un índice tiene que hacer mucho más que encontrar una clave.
Cómo ejecuta la base de datos un JOIN, y por qué a veces ignora tu índice
Un JOIN entre clientes y pedidos, un índice creado para ese JOIN y una base de datos que decide no usarlo. Por qué «para cada fila, busca en la otra tabla» es sólo una de las tres formas de resolver un JOIN, cómo elige la base de datos entre ellas y qué cambia en una base de datos por columnas.
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