Introducción Los LLM, o Large Language Models (modelos de lenguaje grande), se han convertido en una de las tecnologías más potentes y visibles de la inteligencia artificial moderna. Sistemas como ChatGPT, Gemini o LLaMA están transformando la forma en la que interactuamos con máquinas, porque no solo comprenden el lenguaje humano, sino que también lo generan de forma coherente y sofisticada. Pero, ¿cómo funcionan realmente estos modelos? En este artículo te lo explico paso a paso.

1. ¿Qué es un LLM? Un LLM es una red neuronal muy grande entrenada con enormes cantidades de texto. Según IBM, estos modelos han sido alimentados con conjuntos masivos de datos (libros, webs, artículos, código), lo que les da la capacidad de entender y generar lenguaje natural. (IBM) La palabra “grande” no es casual: se refiere al volumen de parámetros que tiene el modelo, es decir, las variables internas que usa para “aprender” patrones lingüísticos. (NEWS BBVA) Además, estos modelos son “pre-entrenados”: primero se entrenan con datos no etiquetados (mucho texto) y luego pueden ajustarse (“fine-tuning”) para tareas concretas. (NEWS BBVA)

2. Arquitectura: el papel del Transformer La mayoría de los LLM actuales usan una arquitectura conocida como Transformer, desarrollada hace algunos años. (NEWS BBVA) Los transformadores funcionan con un mecanismo de “atención” (“attention”), que permite que el modelo evalúe la relación entre diferentes palabras de una frase —incluso si están muy separadas— para entender el contexto. (EducaOpen) Este mecanismo hace que, cuando el modelo genera texto, no solo prediga la siguiente palabra de forma aislada, sino teniendo en cuenta todo lo que ha venido antes.

3. Fases de entrenamiento Para que un LLM sea realmente potente, se entrena en varias fases:

1. Preentrenamiento: El modelo lee (entrena) con enormes cantidades de texto sin etiquetas. Durante esta fase aprende patrones gramaticales, relaciones entre palabras, estructura del lenguaje, etc. (IT Masters Mag)
2. Ajuste o fine-tuning: Una vez preentrenado, el modelo se ajusta con datos más específicos para tareas concretas (traducción, resumen, clasificación, chat). (IT Masters Mag)
3. Refuerzo (opcional): Algunos LLM, como GPT-4, usan aprendizaje por refuerzo basado en retroalimentación (humana o de otro tipo) para alinearse más con lo que esperan los usuarios. (NEWS BBVA)

4. Generación de texto ¿Cómo produce texto un LLM? Básicamente, funciona por predicción de “tokens” (fragmentos de texto, que pueden ser palabras o partes de palabras):

• Se le da un “prompt” (el texto de partida).
• El modelo calcula cuál es el token más probable que debe venir a continuación, basándose en todo lo que ha visto en su entrenamiento. (EducaOpen)
• Esa predicción no es aleatoria: utiliza sus parámetros (millones o miles de millones) para ponderar distintas posibles continuaciones.
• Se repite ese proceso token a token hasta formar una frase, párrafo o texto más largo.

Gracias a su entrenamiento y arquitectura, el texto generado tiene muy buena coherencia semántica, sintáctica y contextual. (EducaOpen)

5. Aplicaciones de los LLM Los LLM tienen multitud de usos, entre los que destacan:

• Chatbots y asistentes virtuales: generan respuestas convincentes, útiles y contextuales. (IT Masters Mag)
• Traducción automática: traducen textos de un idioma a otro manteniendo fluidez. (IT Masters Mag)
• Resumen de texto: condensan artículos extensos en resúmenes breves. (IT Masters Mag)
• Generación creativa: pueden escribir historias, poemas, códigos o contenido variado. (IT Masters Mag)
• Clasificación de texto: análisis de sentimiento, categorización por temas, detección de spam, etc. (IT Masters Mag)

6. Desafíos y limitaciones Aunque los LLM son extraordinariamente poderosos, no son perfectos:

• Sesgos: Si los datos de entrenamiento tienen sesgos, el modelo puede reproducirlos. (UNIR)
• Explicabilidad: Es difícil saber por qué un LLM genera exactamente una respuesta: su “razonamiento interno” no es transparente. (UNIR)
• Requerimientos computacionales: entrenar y usar LLM muy grandes requiere mucha potencia de cálculo y memoria. (IBM)
• Riesgos de seguridad: pueden generarse respuestas incorrectas, engañosas o incluso maliciosas si no se controlan bien. (UNIR)

7. Futuro de los LLM El campo de los LLM continúa evolucionando. Algunas tendencias que vale la pena mencionar:

• Modelos más eficientes: se está investigando cómo reducir su tamaño sin perder eficacia (cuantización, técnicas de “mixture of experts”, etc.).
• Modelos multimodales: que no solo trabajen con texto, sino también con imágenes, audio o vídeo.
• Uso más responsable: integrar mecanismos de control, filtros de contenido, medidas éticas y de seguridad.

Conclusión Los LLM representan uno de los avances más importantes en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. Su capacidad para aprender del lenguaje humano a gran escala, junto con su arquitectura basada en transformadores, les permite generar contenido coherente, útil y sorprendentemente “humano”. Sin embargo, para aprovechar todo su potencial y mitigar sus riesgos, es crucial entender cómo funcionan internamente, cuáles son sus limitaciones y cómo pueden mejorarse. A medida que esta tecnología sigue madurando, es probable que su integración con otros sistemas de IA y su despliegue responsable sean clave para maximizar sus beneficios.