Modelo de lenguaje grande (LLM): el motor de los asistentes de IA
Un modelo de lenguaje grande, o LLM (por sus siglas en inglés, large language model), es un programa entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la continuación más probable de un texto. Es el motor de ChatGPT, Claude, Gemini y de la mayoría de los asistentes de IA.
Datos a 22 de octubre de 2026
Lo esencial en cifras
| Nivel | Principiante |
|---|---|
| Origen | 2017 |
| Introducido por | Vaswani et al. (architecture Transformer, « Attention Is All You Need ») |
Cómo funciona, en palabras sencillas
Piense en el texto predictivo de su teléfono, que le sugiere la palabra siguiente. Un modelo de lenguaje grande hace lo mismo, pero a una escala enorme y con una comprensión del contexto mucho más fina. Divide el texto en pequeños fragmentos llamados tokens y calcula, fragmento a fragmento, la continuación más probable teniendo en cuenta el texto anterior.
Para llegar ahí, el modelo se entrenó con un volumen muy grande de textos (sus datos de entrenamiento): páginas web, libros, código, artículos. Así ajustó sus parámetros para captar la gramática, los datos frecuentes, los estilos y las formas de razonar presentes en esos textos.
De dónde vienen los LLM
La mayoría de los LLM actuales se basan en la arquitectura Transformer, presentada en 2017 por investigadores de Google en el artículo «Attention Is All You Need» (arXiv). En 2020, el artículo que describía GPT-3 mostró que un modelo lo bastante grande podía realizar muchas tareas a partir de simples instrucciones y unos pocos ejemplos, sin reentrenamiento específico. ChatGPT, lanzado en noviembre de 2022, puso después esta tecnología al alcance del gran público.
Por qué le importa a usted
Saber que un LLM predice en lugar de consultar explica muchas cosas:
- redacta con soltura incluso sobre temas que domina poco;
- puede producir una alucinación, es decir, una información falsa presentada con seguridad;
- sus conocimientos terminan en la fecha de fin de su entrenamiento, salvo que pueda buscar en la web.
Los modelos no son intercambiables: unos son más rápidos, otros razonan mejor o cuestan menos. La herramienta comparar modelos muestra lado a lado sus precios, capacidades y resultados públicos.
Mitos frecuentes
- «El modelo aprende de cada conversación en directo». No: sus parámetros quedan fijados al terminar el entrenamiento. Una conversación puede servir para entrenar una versión futura, según la configuración del servicio.
- «Cuanto más grande, mejor». No siempre: para una tarea sencilla, un modelo más pequeño puede bastar, responder más rápido y costar menos.
Términos relacionados
- Token · Pequeño fragmento de texto (palabra, parte de palabra o signo) que lee y produce un modelo de IA; unidad de medida, límite y precio.
- Transformer · Arquitectura de red neuronal basada en la atención, presentada en 2017, que sirve de base a casi todos los grandes modelos de lenguaje.
- Datos de entrenamiento · Ejemplos (textos, imágenes, sonidos…) con los que aprende un modelo de IA; determinan lo que sabe y también sus fallos.
- Parámetros de un modelo · Números internos que un modelo ajusta durante su entrenamiento; su cantidad indica el tamaño del modelo, no directamente su calidad.
- Alucinación · Respuesta de una IA que parece segura y verosímil pero es falsa o inventada: una cifra, una cita, una fuente o una referencia.
- Modelo de pesos abiertos · Modelo de IA cuyos parámetros entrenados (los «pesos») se pueden descargar, lo que permite ejecutarlo en sus propios equipos.
Para probar
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Preguntas frecuentes
¿Qué significa grande en modelo de lenguaje grande?
Se refiere tanto a la cantidad de texto usada en el entrenamiento como al número de parámetros, los ajustes internos que se modifican durante el aprendizaje. Ya en 2020, GPT-3 de OpenAI tenía 175 000 millones, según el artículo que lo presentó.
¿Un LLM entiende lo que escribe?
Maneja muy bien las relaciones entre palabras e ideas, lo que le permite resumir, traducir o razonar sobre un problema. Pero no tiene experiencia del mundo ni una forma interna de comprobar que un dato es cierto. Si realmente comprende es una cuestión debatida entre los investigadores.
¿Qué diferencia hay entre un LLM y un asistente de IA?
El LLM es el motor; el asistente es el coche completo. El asistente añade una interfaz, memoria de la conversación, búsqueda web, lectura de archivos y reglas de seguridad alrededor del modelo.
Fuentes de los datos
Datos a 22 de octubre de 2026
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