Una Inmersión Intuitiva en la Arquitectura de los LLMs
Análisis del funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje: arquitectura, entrenamiento, alineación y límites. Comprendiendo la diferencia entre predicción y razonamiento.
Soy Maicel Eugenio Monzón Pérez, médico y bioestadístico con una formación en salud pública y un enfoque en la investigación experimental. Me gradué como Médico General Básico en 2003 y he obtenido un Máster en Informática en Salud, así como una especialidad en Bioestadística y un doctorado en Ciencias Médicas. Mi trayectoria incluye varios años de experiencia en análisis estadístico de ensayos clínicos. Mis intereses abarcan el diseño de investigaciones clínicas, en especial los Ensayos Clínicos, métodos estadísticos y análisis de datos, así como la inteligencia artificial. Además, tengo experiencia en programación en R y Python, lo que me permite desarrollar herramientas analíticas avanzadas para mejorar la atención médica. Actualmente, soy profesor auxiliar en la Escuela Nacional de Salud Pública y revisor de ensayos clínicos, comprometido con la mejora continua del sistema de salud a través de la ciencia y la tecnología.
Médico general básico
Universidad de Ciencias Médicas de Villa Clara
Máster en Informática en Salud
Centro de Cibernética Aplicada a la Medicina (CECAM)
Especialista en Bioestadística
Escuela Nacional de Salud Pública
Doctor en Ciencias Médicas
Universidad de Ciencias Médicas de La Habana
Análisis del funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje: arquitectura, entrenamiento, alineación y límites. Comprendiendo la diferencia entre predicción y razonamiento.
La ciencia trasciende el laboratorio cuando sus hallazgos logran cruzar el puente hacia la vida real. Este proceso depende de conceptos clave como validez interna (rigor metodológico) y externa (aplicabilidad), así como de la generalizabilidad y transportabilidad de los resultados. Aunque existen obstáculos como sesgos de selección y variables confusoras, herramientas como ensayos pragmáticos y métodos estadísticos permiten adaptar los conocimientos a contextos diversos. Como consumidores, debemos preguntar “¿en quién se hizo este estudio?” para evaluar su verdadero impacto en nuestras vidas.
Este blog explora cómo la inferencia causal permite ir más allá de la correlación, aplicando “principios metodológicos” para analizar datos observacionales en salud pública. A partir del desafío de la ausencia del contrafactual, se presentan herramientas avanzadas como el Propensity Score, Diferencias-en-Diferencias y Variables Instrumentales. El enfoque es riguroso, práctico y dirigido a profesionales que buscan complementar la evidencia de los ensayos clínicos.
¿El sagrado p<0.05 es ciencia o solo pirotecnia estadística? Crítica demoledora a la ‘significación estadística’: sus falacias lógicas, su confusión con la importancia real, y por qué los intervalos de compatibilidad y el enfoque bayesiano son la luz que necesitamos para una investigación más honesta y efectiva.
Análisis técnico y regulatorio del uso de diseños no confirmatorios en sustitución de ensayos clínicos aleatorizados: justificaciones, riesgos metodológicos y salvaguardas requeridas por ICH, EMA y FDA.