Teje mi cerebro digital
Cada noche, las notas que he escrito quedan unidas a las personas, empresas y lugares de los que hablan.
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Proyecto · En marcha
Modelos pequeños, super
Modelos pequeños, superespecializados
IAs pequeñas, entrenadas en casa para una sola tarea, con mis propios ejemplos y mis propias correcciones.
Primer especialista trabajando cada nocheEntrenado en casaExaminado con mis correccionesCasi 900 veces más pequeñoNada sale de casaDesde septiembre de 2026
Datos reales (24 y 25 sep 2026): examen fijo de 200 casos respondidos por mí que el modelo nunca vio al entrenar. La versión sin entrenar se midió aparte.
01
La idea
Detrás de ChatGPT o de Claude hay un modelo LLM: el tipo de IA que ha aprendido de enormes cantidades de texto y que por eso sabe escribir, resumir o conversar. Es su «cerebro».
Los grandes modelos LLM lo saben hacer casi todo. Pero muchas de mis tareas son una sola decisión que se repite miles de veces: ¿este nombre es una persona de mi agenda?, ¿esta nota va en este tema o en otro?
Un modelo pequeño, entrenado para una tarea concreta, puede igualar e incluso superar a los grandes en esa tarea.
Y lo hace en local: en mis propios ordenadores, sin que mis notas salgan de mis máquinas.
«Agentes pequeños que podamos entrenar para tareas específicas y que se conviertan en superespecialistas.»
02
Grande contra pequeño
No se trata de cuál es mejor. Se trata de cuál hace falta para esta tarea.
Un modelo grande
Sabe de todo
Escribe, razona, resume y conversa. Un gran modelo abierto puede tener 284.000 millones de parámetros: las piezas ajustables que guardan lo que ha aprendido.
En el centro
Una sola decisión
«¿Este nombre es esta persona?» Sí o no, y con qué seguridad.
Un modelo pequeño
Sabe una cosa
El mío tiene 322 millones de parámetros: casi 900 veces menos. No escribe ni conversa. Solo decide, y lo hace en menos de una décima de segundo.
Parto de un modelo abierto
No lo invento desde cero. Parto de un modelo pequeño y abierto, pensado para tomar decisiones y no para escribir.
Lo que lo hace útil, mis ejemplos
Tal como viene, acierta muy poco en mi tarea. Mis respuestas lo convierten en un especialista.
Cabe en cualquier sitio
Ocupa 650 megas, menos que una película, y funciona en un ordenador normal.
03
Mi primer especialista: el Enlazador
En mi cerebro digital, cada persona, empresa o lugar importante tiene su ficha. Cuando escribo en mi diario «hoy he comido con Ana», lo ideal es que ese «Ana» sea un enlace a su ficha. Así, al abrir la ficha, veo todas las veces que he hablado de ella.
Con más de once mil notas, poner cada enlace a mano no es realista. Eso es lo que hace el Enlazador.
No toca lo que escribí
Solo añade el enlace. El texto que se ve queda idéntico, palabra por palabra.
Las dudas, para mí
Si no está seguro, no enlaza: me lo apunta en un informe corto que reviso por la mañana.
Todas las noches
Trabaja desde el 25 de septiembre, a las cinco de la mañana, dentro de mis tareas nocturnas.
Sabe decir que no
No todo nombre es alguien de mi agenda. Si la frase no encaja con la ficha, lo descarta.
Todo en casa
Decide en uno de mis ordenadores. Mis notas no salen de casa para esto.
04
El embudo de la decisión
El modelo pequeño es la pieza que decide. Delante y detrás hay programas sencillos que hacen lo mecánico.
- Las notas del día
Se toman las notas nuevas o cambiadas desde la noche anterior.
- Candidatos
Un buscador encuentra los nombres que podrían tener ficha y propone a quién podrían referirse.
- El especialista decide
El modelo pequeño mira la frase y la ficha y dice sí o no, con su grado de seguridad.
- Solo corchetes
Si está seguro, un programa añade el enlace sin cambiar nada más.
- Yo, solo lo dudoso
Lo que no está claro me llega en el informe. El resto, ni lo veo.
05
Cómo se examina a un modelo
Antes de dejarle tocar mis notas, hay que saber cuánto acierta. Y para eso hace falta un examen con la respuesta buena ya conocida. La puse yo.
- 500 tarjetas
Casos reales de mis notas. En cada uno respondí yo: ¿se enlaza o no?, ¿a quién?
- 200 apartadas
Un examen fijo que el modelo no ve nunca durante el entrenamiento.
- Entrenar
Con mis respuestas y miles de ejemplos seguros, en un ordenador de IA de sobremesa, en menos de una hora.
- Comparar
Cada versión nueva, en el mismo examen que la anterior.
- Solo si aprueba
Entonces empieza a trabajar, y sus dudas me siguen llegando a mí.
06
Examinarlo con casos difíciles
Un examen fácil te dice lo que quieres oír. Uno difícil te dice la verdad.
Del 99 al 80 %
El primer examen se hizo solo con los enlaces que ya existían en mis notas. Eran casos fáciles, y daba casi un 99 %. Cuando lo examiné con casos que respondí yo uno a uno, la cifra real fue del 80 %. Desde entonces, se examina siempre con casos reales y difíciles.
Cuando decide, acierta
En el examen de 200 casos que nunca vio, cuando el modelo se decide a enlazar solo, acierta el 95 % de las veces.
Con mis ojos, 88 %
Sumando lo que decide solo y lo que me pasa a revisión, resuelve bien el 88 % de los casos.
En notas nunca vistas
En un piloto con tres semanas de mi diario que no conocía, lo que el Enlazador decidió solo fue correcto en 68 casos de 68.
Lo siguiente
El modelo ya no es el límite. Lo próximo es afinar el buscador que le propone los candidatos.
Siempre medible
Cada versión nueva pasa el mismo examen. Así sé, con números, si mejora o no.
07
Una noche del Enlazador
Así es una noche normal, mientras duermo.
- Le toca
Sale su tarjeta en el tablero de tareas nocturnas.
- Las notas nuevas
Revisa lo que he escrito o cambiado durante el día.
- Busca los nombres
Personas, empresas y lugares que tienen ficha y todavía no están enlazados.
- Pone los enlaces
Los que tiene claros, sin cambiar una sola palabra del texto.
- Las dudas
Lo que no tiene claro me espera en un informe corto, para que decida yo.
406
Enlaces que puso solo en una noche, en su primera pasada por notas muy antiguas que nunca se habían revisado.
08
Antes y después
Antes
- Enlazaba yo a mano, cuando me acordaba.
- Para cualquier decisión, un modelo grande.
- Sin forma de saber cuánto acertaba cada modelo en mi tarea.
Después
- Cada noche, las notas del día enlazadas solas.
- Un especialista pequeño que decide en menos de una décima de segundo, en casa.
- Un examen fijo con mis propias respuestas, para medir cada versión.
09
En cifras
1especialista trabajando cada noche desde el 25 de septiembre
~900×más pequeño que un gran modelo abierto de 284.000 millones de parámetros
<0,1 spor decisión, en un ordenador normal
500casos reales que respondí yo para enseñarle y examinarlo
95 %de acierto cuando decide solo, en un examen que nunca vio25 sep 2026
0palabras de mi texto cambiadas: solo añade enlaces
10
Cómo creció
Entrenar en casa
Decido que mis ordenadores de IA de sobremesa se dediquen, sobre todo, a entrenar modelos pequeños propios.
La idea y el piloto
Pido superespecialistas y elegimos el primero: el Enlazador.
500 respuestas mías
Respondo las tarjetas del examen, se prueba en tres semanas de diario y se escriben los primeros 592 enlaces validados. Esa noche se entrena el modelo pequeño.
A trabajar
Versión definitiva, se instala en su ordenador y hace su primera pasada real.
Primera noche completa
A su hora, dentro de mis tareas nocturnas.
11
Qué he aprendido
Medir con lo tuyo
Las clasificaciones de fuera no te dicen qué te sirve. Tu examen, con tus casos difíciles, sí.
Pequeño no es peor
Para una tarea concreta, importa acertar, no el tamaño. Y lo pequeño cabe en casa.
Tus ejemplos son el tesoro
El modelo es abierto y lo tiene cualquiera. Lo que lo convierte en especialista son mis respuestas.
Lo claro, solo; lo dudoso, a mí
El especialista decide lo que tiene claro y me deja lo demás en un informe que se lee con el café.