≡En resumen
- Un LLM es un modelo entrenado con grandes cantidades de texto que genera respuestas prediciendo el siguiente token.
- Casi todos los LLM actuales se basan en la arquitectura Transformer, presentada en 2017.
- Tras el preentrenamiento, se ajustan con instrucciones y retroalimentación para ser útiles y seguros.
- Pueden equivocarse con total seguridad (alucinaciones), así que conviene darles fuentes y verificar.
- En empresa rinden más conectados a datos propios y herramientas que usados como un chat aislado.
01 ¿Qué es un LLM?
Un LLM es un tipo de modelo de inteligencia artificial especializado en lenguaje. Se llama «grande» por dos motivos: se entrena con volúmenes enormes de texto (libros, webs, código, documentación) y tiene miles de millones de parámetros, los valores internos que ajusta durante el entrenamiento.
Su tarea básica es sorprendentemente simple: dado un texto, predecir qué viene después. Repitiendo esa predicción palabra a palabra, el modelo redacta un correo, responde una pregunta o escribe una función en Python. Lo llamativo es que, a partir de cierta escala, esa habilidad da lugar a capacidades que nadie programó de forma explícita, como resumir, traducir o seguir instrucciones complejas.
02 Cómo funciona un modelo de lenguaje grande
Un LLM no lee letras ni palabras completas, sino tokens: fragmentos de texto que pueden ser una palabra, parte de ella o un signo. Cada token se convierte en un vector numérico y el modelo calcula, capa a capa, qué token tiene más probabilidad de venir a continuación.
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1
Tokenización
El texto de entrada se divide en tokens y cada uno se convierte en un vector de números.
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2
Atención
La arquitectura Transformer relaciona cada token con los demás para captar el contexto: quién hace qué, a qué se refiere cada pronombre.
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3
Predicción
El modelo calcula la probabilidad de cada posible siguiente token y elige uno.
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4
Generación
El token elegido se añade al texto y el proceso se repite hasta completar la respuesta.
03 Cómo se entrena un LLM
Un modelo como Claude no sale útil del primer entrenamiento. Pasa por varias fases, cada una con un objetivo distinto.
| Fase | Qué se hace | Resultado |
|---|---|---|
| Preentrenamiento | Predecir el siguiente token sobre grandes corpus de texto y código | Un modelo con conocimiento general, pero poco obediente |
| Ajuste con instrucciones | Entrenar con ejemplos de peticiones y buenas respuestas | Un modelo que sigue instrucciones y conversa |
| Alineamiento | Retroalimentación humana o con principios escritos (Anthropic usa su enfoque de IA constitucional) | Respuestas más útiles, honestas y seguras |
| Entrenamiento para agentes | Práctica con herramientas, código y tareas de varios pasos | Modelos capaces de actuar como agentes |
04 Conceptos clave para entender un LLM
Parámetros
Los valores internos del modelo. Más parámetros suele implicar más capacidad, pero también más coste.
Ventana de contexto
Cuántos tokens puede tener en cuenta a la vez: instrucciones, conversación y documentos.
Fecha de corte
Momento hasta el que llegan los datos de entrenamiento. Lo posterior lo desconoce si no se le da.
Temperatura
Ajuste que controla cuánta variedad hay al elegir el siguiente token.
Alucinación
Respuesta plausible pero falsa, generada con total seguridad.
Multimodalidad
Capacidad de procesar también imágenes, documentos o audio, además de texto.
05 Ejemplos de LLM: Claude, GPT, Gemini y otros
Hay LLM comerciales, a los que accedes por web o por API, y modelos de pesos abiertos que puedes ejecutar en tus propios servidores. Las versiones cambian a menudo, así que lo útil es conocer las familias. Si quieres una comparativa aplicada a negocio, tenemos una comparativa entre ChatGPT, Gemini y Claude.
| Familia | Empresa | Acceso |
|---|---|---|
| Claude (Opus, Sonnet, Haiku) | Anthropic | Apps de Claude, API y grandes nubes |
| GPT | OpenAI | ChatGPT y API |
| Gemini | App Gemini, Google Cloud y API | |
| Llama | Meta | Pesos abiertos con licencia propia |
| Mistral | Mistral AI | API y algunos modelos de pesos abiertos |
Dentro de la familia Claude, Opus es el modelo más capaz, Sonnet equilibra capacidad y velocidad, y Haiku es el más rápido y económico. Las versiones cambian con frecuencia (la generación actual es la 5.x), así que consulta la página oficial de modelos para ver las vigentes. Detrás de GPT está OpenAI, la empresa que popularizó los LLM con ChatGPT.
06 Cómo elegir un LLM para un proyecto
No hay un modelo mejor para todo. La elección depende de la tarea, del volumen y de dónde deben quedarse los datos. Lo habitual en proyectos serios es combinar varios: uno potente para las decisiones difíciles y otro rápido y económico para las tareas repetitivas.
| Criterio | Qué preguntarte | Ejemplo de decisión |
|---|---|---|
| Calidad | ¿La tarea exige razonamiento complejo o es sencilla? | Un modelo de gama alta para análisis; uno ligero para clasificar correos |
| Velocidad | ¿El usuario espera la respuesta en tiempo real? | Un modelo rápido para un chat de atención al cliente |
| Coste | ¿Cuántas peticiones al mes y de qué longitud? | Prompt caching y modelos pequeños para alto volumen |
| Contexto | ¿Cuánto texto necesita leer a la vez? | Un modelo con ventana amplia para contratos largos |
| Privacidad | ¿Dónde deben procesarse los datos? | Proveedor con garantías contractuales o modelo propio |
| Herramientas | ¿Debe actuar, además de responder? | Un modelo con buen uso de herramientas para agentes |
07 Limitaciones de los LLM
Un LLM no consulta una base de datos de hechos: genera texto probable. Eso explica sus puntos débiles, que conviene tener presentes antes de confiarle tareas críticas.
- ✓Puede inventar datos, citas o referencias con total seguridad (alucinaciones).
- ✓Desconoce lo ocurrido después de su fecha de corte salvo que tenga búsqueda web o le des la información.
- ✓Puede reproducir sesgos presentes en sus datos de entrenamiento.
- ✓Su ventana de contexto es grande pero finita, y el coste crece con cada token.
- ✓Sus respuestas pueden variar entre ejecuciones con la misma pregunta.
08 Cómo usar un LLM en tu empresa
Un LLM en un chat ya ahorra tiempo en redacción, resúmenes o análisis. El salto real llega cuando lo conectas a tus datos y herramientas: un asistente que responde con tus políticas, un agente que gestiona citas o un sistema que clasifica correos y los asigna. Si buscas ideas y herramientas para empezar con Claude, revisa nuestra página de recursos y herramientas de IA.
Atención al cliente
Respuestas con tus políticas y tu catálogo, 24 horas, derivando a una persona cuando hace falta.
Contenido y marketing
Borradores, adaptaciones a varios canales, traducciones y análisis de reseñas.
Operaciones
Extracción de datos de facturas, clasificación de correos y resúmenes de reuniones.
Desarrollo
Escritura, revisión y prueba de código con agentes de programación.
Los LLM también han cambiado cómo se busca información: cada vez más usuarios preguntan a un asistente en lugar de a un buscador. Por eso trabajamos el SEO para IA, para que tu marca aparezca en esas respuestas. Y si quieres llevar un LLM a tus procesos internos, como agencia de inteligencia artificial te ayudamos a elegir el modelo y conectarlo a tus sistemas.
Preguntas frecuentes sobre LLM (modelo de lenguaje grande)
LLM son las siglas de Large Language Model, en español modelo de lenguaje grande: un modelo de IA entrenado con grandes cantidades de texto para entender y generar lenguaje.
ChatGPT es una aplicación que funciona sobre los modelos GPT de OpenAI, que sí son LLM. Del mismo modo, Claude es tanto el nombre de los modelos de Anthropic como de sus aplicaciones.
Primero se preentrena prediciendo el siguiente token en enormes cantidades de texto; después se ajusta con ejemplos de instrucciones y con retroalimentación para que sea útil y seguro.
No, salvo que tenga acceso a búsqueda web o le proporciones la información. Su conocimiento llega hasta su fecha de corte de entrenamiento.
Porque genera el texto más probable, no consulta hechos verificados. Si no tiene la información, puede producir una respuesta plausible pero falsa.
El LLM es el modelo que razona y genera texto. Un agente es un sistema que usa un LLM junto con herramientas y un bucle de ejecución para completar tareas por sí mismo.
Sí, con modelos de pesos abiertos. Requiere hardware adecuado y mantenimiento, y suelen rendir por debajo de los modelos comerciales más avanzados.
Fuentes consultadas
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