Sebastian Gomez

Aug 16, 2024

Updated: Jun 25, 2026

LLMs de principio a fin

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs, por sus siglas en inglés) han revolucionado el campo de la inteligencia artificial (IA) en los últimos años. Estos modelos, basados en redes neuronales, están diseñados para comprender y generar texto con una sofisticación impresionante. Desde la generación de contenido hasta la traducción automática y la creación de código, los LLMs están redefiniendo lo que es posible en la intersección de la IA y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Un LLM es una red neuronal que modela la distribución del texto en el que ha sido entrenado. Este tipo de modelo puede tomar una entrada, como una frase incompleta, y predecir la siguiente palabra o secuencia de palabras basándose en los patrones que ha aprendido durante su entrenamiento. Lo que hace a los LLMs verdaderamente impresionantes es su capacidad para realizar una variedad de tareas complejas sin necesidad de ser entrenados específicamente para cada una de ellas.

La historia de los LLMs comenzó a ganar tracción con la introducción del Transformer por parte de Google en 2017. Esta arquitectura permitió a los modelos procesar y generar texto de manera mucho más eficiente y efectiva que los métodos anteriores, como las redes neuronales recurrentes (RNNs). Desde entonces, los LLMs han evolucionado rápidamente, con modelos cada vez más grandes y poderosos que pueden manejar tareas de procesamiento de lenguaje natural con una precisión y creatividad sorprendentes.

Fundamentos de los LLMs

Para comprender cómo funcionan los LLMs, es esencial conocer su estructura y funcionamiento interno. En el corazón de estos modelos se encuentra la arquitectura Transformer, que es responsable de la capacidad de los LLMs para manejar grandes cantidades de datos y generar texto coherente y relevante.

La arquitectura Transformer se basa en un mecanismo llamado atención, que permite al modelo enfocar su procesamiento en diferentes partes del texto de entrada. Esto es particularmente útil cuando se trata de secuencias largas de texto, ya que permite al modelo mantener el contexto y generar respuestas que son coherentes con la entrada proporcionada.

Un componente crucial en el funcionamiento de los LLMs es el concepto de tokens y tokenización. Los LLMs dividen su entrada en unidades más pequeñas llamadas tokens, que pueden ser caracteres individuales, palabras completas o partes de palabras. Este proceso de descomposición del texto se conoce como tokenización. Como regla general, y según la documentación de Google para los modelos Gemini, un token equivale a aproximadamente cuatro caracteres, y 100 tokens corresponden a entre 60 y 80 palabras en inglés. Ten en cuenta que el tokenizador varía entre familias de modelos, así que esta cifra es una guía aproximada, no un valor exacto.

Las ventanas de contexto son otro aspecto fundamental a considerar. Estas ventanas definen cuánta entrada puede proporcionar el usuario y cuánta salida puede generar el modelo. En los modelos de frontera actuales, estas ventanas de contexto pueden ser tan grandes como millones de tokens según el modelo, lo que permite manejar grandes cantidades de información en una sola interacción. Como estas cifras avanzan muy rápido, conviene verificar el límite vigente en la documentación del modelo que estés usando.

Multimodalidad en LLMs

Uno de los avances más interesantes en los LLMs es la capacidad de manejar multimodalidad, es decir, la habilidad de procesar y generar contenido a partir de diferentes tipos de datos, como texto, imágenes, video, audio y código. Varios modelos modernos, como Gemini de Google o las familias de OpenAI y Anthropic, están diseñados desde el principio para la multimodalidad, lo que les permite razonar y generar contenido de manera fluida a través de múltiples formas de medios.

La multimodalidad es crucial porque permite que un solo modelo maneje tareas que tradicionalmente requerirían múltiples modelos especializados. Por ejemplo, un modelo multimodal puede interpretar una imagen, generar una descripción textual y luego convertir esa descripción en código de programación. Esto no solo simplifica el proceso de desarrollo, sino que también mejora la coherencia y la precisión de las tareas realizadas.

Comparado con el uso de múltiples modelos independientes, la integración multimodal asegura que la información no se pierda entre diferentes modalidades. Por ejemplo, cuando se convierte un archivo de audio en texto, se puede perder el tono y la emoción presentes en la voz. Un modelo multimodal, sin embargo, puede preservar y utilizar esta información adicional, mejorando así la calidad de la salida generada.

Casos de uso y aplicaciones de LLMs

Los LLMs tienen una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Uno de los usos más comunes es la generación de texto, que puede incluir desde la creación de contenido para blogs y redes sociales hasta la redacción de correos electrónicos y documentos técnicos. Los LLMs también son capaces de generar código, lo que es particularmente útil para desarrolladores que buscan automatizar tareas o crear prototipos rápidamente.

En el ámbito de las aplicaciones conversacionales, los LLMs son la base de muchos chatbots y asistentes virtuales avanzados. Estos modelos pueden mantener conversaciones con usuarios, responder preguntas complejas y proporcionar recomendaciones personalizadas. Gracias a su capacidad para comprender el contexto, los LLMs pueden interactuar de manera más natural y eficaz con los usuarios, lo que mejora significativamente la experiencia del usuario.

Los LLMs también tienen un gran potencial en la educación y la creatividad. En la educación, pueden ayudar a generar contenido educativo personalizado, responder preguntas de los estudiantes y proporcionar explicaciones detalladas sobre temas complejos. En términos de creatividad, los LLMs pueden generar poesía, historias y arte, abriendo nuevas posibilidades para artistas y creadores.

El ecosistema actual de modelos

Aunque en este post usamos a Gemini como ejemplo recurrente, el ecosistema de LLMs es mucho más amplio, y por eso conviene conocerlo de principio a fin. Hoy existen varias familias de modelos de frontera que vale la pena tener en el radar:

OpenAI con su familia GPT, una de las más conocidas y con un amplio ecosistema de herramientas alrededor.
Anthropic con su familia Claude, orientada a tareas de razonamiento, trabajo agéntico de larga duración y uso responsable. Al momento de escribir este post, sus modelos más capaces son Claude Opus 4.8 y Claude Fable 5.
Google con su familia Gemini, con fuerte énfasis en la multimodalidad y en ventanas de contexto muy grandes.
Modelos de pesos abiertos (open weight), como las familias Llama o Mistral, que puedes descargar y ejecutar en tu propia infraestructura.

La buena noticia es que muchos de los conceptos que vemos en este post (tokens, ventanas de contexto, multimodalidad, diseño de prompts, parámetros de muestreo) aplican de forma transversal a casi cualquier familia de modelos. Aprender los fundamentos te permite moverte entre proveedores con mucha más soltura.

Consideraciones en el diseño de prompts

El diseño de prompts es un aspecto clave en la utilización de LLMs. Un prompt bien diseñado puede guiar al modelo para que genere la salida deseada de manera más precisa y coherente. Un prompt puede ser tan simple como una pregunta o tan complejo como una secuencia de instrucciones detalladas que el modelo debe seguir.

Uno de los enfoques en el diseño de prompts es el uso de few shot prompts, donde proporcionamos al modelo algunos ejemplos de cómo debería ser la entrada y la salida, y luego le pedimos que continúe el patrón. Esto puede ser especialmente útil cuando se necesita generar contenido con una estructura o un estilo específico.

El ajuste de los parámetros del modelo, como la temperatura, top k y top p, también es importante en el diseño de prompts. Estos parámetros controlan el nivel de creatividad y diversidad en la salida generada. Por ejemplo, una temperatura más alta puede resultar en respuestas más creativas y variadas, mientras que una temperatura más baja puede producir respuestas más coherentes y predecibles.

Tuning y personalización de modelos

El tuning o ajuste de modelos es un proceso que permite personalizar un LLM para tareas específicas. Esto se puede hacer a través de herramientas como Google AI Studio, que ofrece una interfaz amigable para probar y ajustar modelos sin necesidad de escribir mucho código. Ten en cuenta que la superficie de tuning ha ido cambiando: parte del ajuste avanzado se realiza hoy en Vertex AI, así que conviene confirmar cuál es el punto de entrada vigente.

El tuning es particularmente útil cuando se necesita que un modelo realice tareas especializadas o se adapte a un dominio específico. Por ejemplo, un modelo puede ajustarse para generar código en un lenguaje de programación particular o para comprender y responder preguntas en un campo técnico específico.

El ajuste también puede mejorar el rendimiento del modelo al optimizar la forma en que maneja los datos de entrada y genera la salida. Esto no solo mejora la precisión del modelo, sino que también puede reducir los costos asociados con el uso de la API, ya que se minimiza el número de tokens necesarios para completar una tarea.

Consideraciones éticas y responsabilidad en el uso de LLMs

Con el poder y la capacidad de los LLMs vienen grandes responsabilidades. El uso de estos modelos plantea una serie de desafíos éticos, como el riesgo de generar contenido sesgado o inapropiado. Es esencial que las organizaciones que utilizan LLMs implementen medidas de seguridad y revisiones de contenido para evitar daños potenciales.

Los principales proveedores de IA han impulsado el uso responsable de la tecnología, invirtiendo en investigación y herramientas para garantizar que los LLMs sean seguros y equitativos. La transparencia en el uso de estos modelos y la posibilidad de citar fuentes cuando se generan contenidos son aspectos clave para mantener la confianza del usuario y promover el uso ético de la tecnología.

Futuro de los LLMs y conclusión

El futuro de los LLMs es prometedor, con avances continuos en la capacidad de estos modelos para manejar tareas cada vez más complejas. Se espera que los LLMs jueguen un papel crucial en la transformación de industrias enteras, desde la atención médica hasta la educación y el entretenimiento.

A medida que los LLMs continúan evolucionando, también lo harán las herramientas y técnicas para utilizarlos de manera más eficaz y responsable. El tuning, la personalización y la multimodalidad seguirán siendo áreas clave de innovación, abriendo nuevas posibilidades para la creación de contenido y la interacción con la IA.

En conclusión, los Modelos de Lenguaje Grande han cambiado la forma en que pensamos sobre la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural. Su capacidad para comprender y generar texto, código y otros tipos de contenido está transformando industrias y redefiniendo los límites de lo que es posible con la tecnología. Sin embargo, con este poder viene la responsabilidad de usar estos modelos de manera ética y efectiva, asegurando que sus beneficios se maximicen mientras se minimizan los riesgos.

Ejercicios propuestos

Toma un párrafo cualquiera y estima cuántos tokens tendría usando la regla aproximada de cuatro caracteres por token. Luego compáralo con el contador de tokens oficial del modelo que uses.
Escribe un few shot prompt con tres ejemplos de entrada y salida para una tarea concreta (por ejemplo, clasificar reseñas como positivas o negativas) y observa cómo el modelo continúa el patrón.
Repite la misma petición a un modelo variando solo la temperatura (por ejemplo, 0.2 y 0.9) y compara la creatividad y la coherencia de las respuestas.
Investiga las ventanas de contexto y los precios de al menos tres familias de modelos distintas (por ejemplo, OpenAI, Anthropic y Google) y compáralas.

Resumen en 3 puntos

Los LLMs se basan en la arquitectura Transformer y en el mecanismo de atención; procesan texto en tokens y trabajan dentro de una ventana de contexto que define cuánta información manejan a la vez.
La multimodalidad permite que un solo modelo razone sobre texto, imágenes, audio y código, mientras que el diseño de prompts y los parámetros de muestreo (temperatura, top k, top p) controlan la calidad y la diversidad de la salida.
El ecosistema es amplio (OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini y modelos de pesos abiertos) y, junto con el tuning, abre muchísimas posibilidades, siempre con la responsabilidad de usar estos modelos de forma ética.

Eso es todo, espero que este post te sea de utilidad y lo puedas aplicar a algún proyecto que tengas en mente, o que simplemente te haya ayudado a entender de principio a fin cómo funcionan los LLMs.

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