Los modelos de lenguaje o LLM (Large Language Models) son la base de muchas herramientas de inteligencia artificial actuales.
Aunque suelen explicarse de forma simplificada, entender cómo funcionan realmente a nivel técnico ayuda a usarlos mejor y a comprender sus límites.
En esta guía vamos a profundizar un poco más en qué ocurre dentro de un LLM, sin entrar en matemáticas avanzadas, pero con el rigor suficiente para entender el proceso real.
Qué es un LLM desde un punto de vista técnico
Un LLM es un modelo estadístico entrenado para predecir texto.
Técnicamente:
- recibe una secuencia de palabras (tokens)
- calcula probabilidades
- predice el siguiente token más probable
- repite el proceso miles de veces por segundo
No razona ni entiende el significado; optimiza probabilidades.
Tokens: la unidad básica del lenguaje
Los LLM no trabajan con palabras completas, sino con tokens.
Un token puede ser:
- una palabra
- parte de una palabra
- un símbolo
- un espacio
Ejemplo:
“inteligencia artificial”
puede dividirse en varios tokens.
Esto permite al modelo:
- manejar cualquier idioma
- combinar palabras nuevas
- trabajar con texto complejo
Arquitectura Transformer (el corazón del LLM)
La mayoría de los LLM modernos usan una arquitectura llamada Transformer.
Su función principal es analizar el contexto completo de una frase, no solo palabra por palabra.
Antes, los modelos leían el texto de forma secuencial.
Los transformers analizan todas las palabras a la vez, lo que mejora muchísimo la coherencia.
El mecanismo de atención (Attention)
La “magia” real de los LLM está en la atención (attention).
La atención permite al modelo:
- decidir qué partes del texto son más relevantes
- dar más peso a ciertas palabras
- entender relaciones a larga distancia
Ejemplo:
“El perro persiguió al gato porque estaba asustado”
La atención ayuda al modelo a inferir quién estaba asustado, usando contexto.
Parámetros: por qué los modelos son “grandes”
Un parámetro es un valor interno que el modelo ajusta durante el entrenamiento.
Los LLM modernos tienen:
- millones
- o miles de millones de parámetros
Más parámetros permiten:
- captar patrones complejos
- generar texto más natural
- manejar muchos contextos distintos
Pero también:
- requieren más recursos
- consumen más energía
- son más difíciles de entrenar
Entrenamiento: cómo aprende un LLM
El entrenamiento ocurre en dos grandes fases:
El modelo:
- lee enormes cantidades de texto
- aprende estructura del lenguaje
- ajusta parámetros para predecir tokens
Aquí no entiende, solo aprende patrones.
Después, el modelo se ajusta para:
- seguir instrucciones
- responder mejor
- evitar respuestas peligrosas
En esta fase se usan:
- ejemplos humanos
- correcciones
- refuerzo con feedback humano
Esto hace que el modelo sea más útil y controlable.
Inferencia: qué pasa cuando escribes un prompt
Cuando escribes un prompt:
- El texto se convierte en tokens
- El modelo calcula probabilidades
- Selecciona el siguiente token
- Aplica reglas de generación
- Devuelve texto coherente
Todo esto ocurre en milisegundos.
Temperatura y aleatoriedad
Durante la generación, el modelo puede ser:
- más conservador
- más creativo
Esto se controla con parámetros como:
- temperatura
- top-k
- top-p
Valores bajos:
- respuestas más predecibles
Valores altos:
- respuestas más variadas
- mayor riesgo de errores
Por qué los LLM “alucinan” respuestas
Las llamadas alucinaciones ocurren porque:
- el modelo prioriza coherencia, no verdad
- no tiene acceso a verificación
- completa patrones aunque falte información
Para el modelo una respuesta plausible es mejor que ninguna.
Limitaciones técnicas reales de los LLM
Aunque son potentes, tienen límites claros:
- no tienen memoria a largo plazo real
- no entienden intenciones humanas
- no razonan como una persona
- dependen totalmente de datos previos
Por eso siempre requieren supervisión humana.
Cómo usar este conocimiento en la práctica
Entender cómo funcionan los LLM te ayuda a:
- escribir mejores prompts
- detectar errores
- no confiar ciegamente
- elegir la herramienta adecuada
La técnica mejora directamente el uso práctico.
Conclusión
Los modelos de lenguaje son sistemas complejos basados en:
- tokens
- probabilidades
- atención
- enormes cantidades de datos
No piensan ni entienden, pero simulan el lenguaje de forma sorprendentemente eficaz.
Comprender su funcionamiento técnico permite usarlos con más criterio y menos frustración.
Reflexión final
Cuanto más técnico es el modelo, más importante es que el usuario sea consciente de sus límites.