Inteligencia Artificial

Qué es un LLM y cómo funciona

Un LLM es un modelo de lenguaje entrenado a gran escala para aprender patrones estadísticos presentes en secuencias de datos y utilizarlos después para procesar o generar contenido. En los modelos generativos de texto más habituales, una tarea central consiste en estimar qué token puede aparecer a continuación a partir de los anteriores. Esa operación, repetida sucesivamente, permite producir desde una respuesta breve hasta código o documentos extensos.

El resultado final depende de varias etapas que conviene separar. El modelo primero necesita representar la información en unidades que pueda procesar, después aprender relaciones durante el entrenamiento y, finalmente, utilizar los parámetros aprendidos para responder a una entrada durante la inferencia. Entre medias pueden existir procesos de post-entrenamiento destinados a mejorar el seguimiento de instrucciones, adaptar comportamientos o incorporar preferencias.

Tokens y arquitectura Transformer

Un LLM no recibe las palabras exactamente como las vemos. Un proceso de tokenización transforma la entrada en tokens, que pueden corresponder a palabras completas, partes de palabras, signos u otras unidades según el tokenizador utilizado. Estos tokens se convierten después en representaciones numéricas con las que opera la red neuronal.

La mayoría de los LLM modernos se apoyan en la arquitectura Transformer o en variantes derivadas de ella. Su mecanismo de atención permite relacionar distintas posiciones de una secuencia y determinar qué información resulta relevante para construir la representación de cada elemento. Google for Developers explica de forma actualizada la arquitectura Transformer y el mecanismo de autoatención, incluyendo las variantes con encoder, decoder o ambos componentes.

Preentrenamiento, post-entrenamiento e inferencia

Durante el preentrenamiento, el modelo aprende patrones del lenguaje y de los datos utilizados mediante objetivos de predicción o reconstrucción que dependen de su arquitectura. En un modelo autoregresivo, por ejemplo, se entrena para predecir tokens a partir del contexto anterior. Este proceso ajusta una gran cantidad de parámetros internos, pero no convierte el modelo en una base de datos que recupere literalmente todo lo visto durante el entrenamiento.

Después puede existir una fase de post-entrenamiento. Aquí pueden utilizarse instruction tuning, datos de preferencias, aprendizaje por refuerzo con feedback humano u otras técnicas para conseguir determinados comportamientos. No existe una única receta universal y el fine-tuning no es una fase obligatoria idéntica para todos los LLMs.

En la inferencia, el modelo ya entrenado recibe una entrada y calcula probabilidades sobre posibles tokens de salida. A partir de ellas selecciona nuevos tokens hasta completar la respuesta. En condiciones normales no está reentrenándose ni modificando sus parámetros con cada conversación: está utilizando lo aprendido junto con la información disponible en el contexto de esa petición.

Estos conceptos forman el mapa básico para interpretar el funcionamiento de un LLM:

Concepto	Qué significa	Por qué importa
Token	Unidad en la que se transforma la entrada para que el modelo pueda procesarla	Condiciona cómo se representa el contenido y cuánto espacio ocupa
Transformer	Arquitectura basada en mecanismos de atención	Permite relacionar información dentro de una secuencia
Preentrenamiento	Fase en la que el modelo aprende patrones generales a partir de grandes conjuntos de datos	Construye las capacidades base del modelo
Post-entrenamiento	Ajustes posteriores destinados a orientar capacidades o comportamiento	Influye en cómo sigue instrucciones y responde al usuario
Inferencia	Uso del modelo entrenado para generar o procesar una entrada	Es la fase que ocurre cuando utilizamos el modelo
Ventana de contexto	Cantidad de información que el modelo puede considerar en una interacción determinada	Limita cuánto contenido puede relacionar en esa inferencia
Multimodalidad	Capacidad de algunos modelos para trabajar con más de un tipo de dato	Determina si pueden procesar, por ejemplo, texto, imágenes o audio además de lenguaje escrito

Qué cambia entre unos LLMs y otros

Hablar de LLMs como una única tecnología puede ocultar diferencias importantes. Dos modelos pueden compartir principios como tokenización, atención e inferencia y, aun así, variar en arquitectura, capacidad de contexto, modalidades admitidas, forma de distribución y comportamiento. Estas diferencias condicionan las tareas para las que resultan adecuados.

También conviene separar el modelo del producto que lo utiliza. Una aplicación puede añadir herramientas, memoria, búsqueda o acceso a archivos que no forman parte del LLM por sí mismo. Del mismo modo, una capacidad disponible en un modelo o servicio concreto no debe extrapolarse automáticamente a todos los modelos de un proveedor.

Ventana de contexto y multimodalidad

La ventana de contexto delimita la cantidad de información que un modelo puede considerar durante una inferencia. Puede incluir instrucciones, conversación previa, documentos u otros datos proporcionados al modelo. Su tamaño depende del modelo y no equivale a memoria permanente: cuando un sistema recuerda información entre sesiones, intervienen mecanismos adicionales del producto o de la aplicación.

Tener más contexto disponible tampoco garantiza que toda la información se aproveche con la misma eficacia. En sistemas más complejos importa seleccionar qué información se introduce y cuándo, una cuestión que puede ampliarse mediante técnicas de context engineering sin convertirlas en una característica intrínseca del LLM.

La multimodalidad añade otra diferencia. Algunos modelos pueden trabajar con imágenes, audio u otros tipos de entrada además de texto, pero no todos admiten las mismas modalidades ni ofrecen idénticas capacidades de entrada y salida. Por eso debe comprobarse el modelo y el producto concretos antes de asumir qué formatos puede procesar.

Encoder-only, decoder-only y encoder-decoder

Transformer no describe una única arquitectura obligatoria. Los modelos encoder-only se orientan especialmente a construir representaciones útiles para tareas de comprensión, clasificación o extracción. BERT es una referencia histórica de este enfoque, pero no representa el funcionamiento típico de los LLM generativos actuales.

Las arquitecturas decoder-only generan secuencias de forma autoregresiva y son habituales en los modelos generativos de propósito general. Los modelos encoder-decoder, por su parte, procesan primero una entrada mediante un encoder y utilizan después un decoder para generar la salida, un diseño especialmente asociado a tareas de transformación entre secuencias.

Modelos propietarios y modelos de pesos abiertos

Otra distinción afecta a cómo puede accederse al modelo. En los servicios propietarios, el proveedor controla los pesos y normalmente ofrece el modelo mediante una aplicación o API. Los modelos de pesos abiertos permiten acceder a sus parámetros y pueden facilitar despliegues o adaptaciones bajo condiciones determinadas.

Pesos abiertos no significa automáticamente software de código abierto ni ausencia de restricciones. La licencia puede limitar usos, redistribución o modificaciones, y otros componentes como datos de entrenamiento o código de entrenamiento pueden no publicarse. Por eso la posibilidad de descargar un modelo no basta para determinar qué grado de apertura ofrece.

Para qué sirven los LLMs y cuáles son sus límites

Los LLMs resultan especialmente útiles cuando una tarea implica generar, transformar, clasificar o interpretar lenguaje y existe margen para revisar el resultado. Pueden acelerar trabajo que antes exigía procesar manualmente grandes cantidades de texto, pero su conveniencia depende de la precisión necesaria, los datos disponibles y las consecuencias de un error.

No todas las tareas mejoran por incorporar un modelo de lenguaje. Si el resultado debe ser completamente determinista, existe una regla que puede implementarse directamente con código o se necesita consultar una fuente fiable y actualizada, puede ser preferible utilizar otras herramientas o combinar el LLM con sistemas adicionales.

Usos donde aportan valor y casos donde no bastan

Un caso sencillo es utilizar un LLM para resumir notas de una reunión, clasificar solicitudes de soporte, preparar un primer borrador o extraer información de documentos que después puede comprobarse. También puede ayudar con código, análisis de texto o reformulación de contenidos cuando el usuario conserva capacidad para revisar la salida.

El escenario cambia cuando el modelo debe aportar hechos exactos o información que no está disponible en su contexto. Un LLM puede generar una respuesta plausible y equivocada, por lo que no debe tratarse como una base de datos infalible. Cuando una aplicación necesita incorporar documentación privada, actualizada o específica, pueden utilizarse mecanismos externos como la generación aumentada por recuperación o RAG, sin que eso elimine la necesidad de evaluar las respuestas.

Límites y criterios para evaluar si un LLM encaja

Las alucinaciones o errores factuales son uno de los límites más conocidos, pero no el único. La generación puede variar entre ejecuciones, y utilizar modelos más capaces, contextos extensos o procesos de razonamiento adicionales puede afectar al coste y la latencia. La privacidad, el tratamiento de los datos y la seguridad también deben evaluarse según el proveedor, la configuración y la forma de despliegue, especialmente cuando el sistema procesa información sensible o sus respuestas pueden desencadenar otras acciones.

Para decidir si un LLM encaja en una tarea conviene evaluar qué error es tolerable, cómo se comprobará la salida y qué datos tendrá disponibles. En procesos con consecuencias importantes, la evaluación humana o controles específicos pueden ser parte del sistema y no una corrección posterior opcional. Si una tarea exige resultados reproducibles, cálculos exactos, cumplimiento de reglas rígidas o información verificable en tiempo real, el LLM puede actuar como apoyo, pero no necesariamente debe ser el componente que tome la decisión final.

Conclusiones

Los LLMs son una pieza fundamental de la IA generativa actual, pero entenderlos exige mirar más allá de la capacidad para producir respuestas convincentes. Tokens, arquitectura Transformer, entrenamiento, post-entrenamiento e inferencia explican cómo generan sus resultados y por qué modelos aparentemente similares pueden comportarse de forma diferente.

Su utilidad depende también del contexto disponible, la arquitectura, las modalidades admitidas y las condiciones de cada tarea. Un LLM puede acelerar numerosos trabajos relacionados con lenguaje, pero no garantiza exactitud, determinismo ni acceso automático a información fiable y actualizada. Cuanto mayores sean las consecuencias de un error, más importantes resultan la evaluación y los controles.

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