¿Qué es un LLM?
Un LLM es un Modelo de lenguaje de gran tamaño (del inglés Large Language Model), es decir, un programa avanzado de inteligencia artificial que ha sido entrenado para comprender y generar texto con estilo humano.
Aprende a partir de enormes cantidades de datos (libros, sitios web, artículos) y puede realizar muchas tareas relacionadas con el lenguaje como responder preguntas, redactar textos o resumir información.
La mayoría de los LLM actuales se basan en la tecnología de transformadores y cuentan con miles de millones (o incluso billones) de parámetros que les permiten procesar y comprender el lenguaje.
Por ejemplo, ChatGPT está basado en un LLM:
Captura de pantalla de la pantalla de inicio de https://chatgpt.com/
¿Cómo funcionan los LLM?
Transformadores: la tecnología detrás de los LLM
Los LLM utilizan la arquitectura transformer, introducida en 2017.[1] Esta tecnología permite al modelo entender el significado de las palabras en función de sus relaciones dentro del texto y procesar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión.
Leyes de escalado: los modelos grandes funcionan mejor
Varias investigaciones han demostrado que los LLM funcionan mejor cuanto más datos y poder computacional tengan. Esto se conoce como Leyes de escalado: los modelos más grandes tienden a ser más útiles y exactos.[2]
¿Cómo se entrena un LLM?
El entrenamiento de un LLM se compone de varios pasos:
- Preentrenamiento: el modelo aprende patrones del lenguaje leyendo grandes cantidades de datos. Es un proceso autosupervisado, aunque los datos se seleccionan y filtran manualmente.
- Ajuste fino: se entrena el modelo en tareas específicas con ejemplos y orientación humana.
- Alineación: se ajusta el comportamiento para que sea seguro y útil, utilizando técnicas como el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (del inglés Reinforcement Learning from Human Feedback o RLHF).
¿Cómo se crean modelos más eficientes?
El uso de LLM puede requerir mucho poder computacional y, en el caso de modelos populares, la energía utilizada durante la inferencia puede superar incluso la energía gastada en el entrenamiento.[3]
Es por ello que, para mejorar su eficiencia se aplican técnicas como:
- Cuantización: reducir el tamaño del modelo sin perder demasiada precisión.
- Generación aumentada por recuperación (del inglés Retrieval-Augmented Generation o RAG): agregar documentos fiables al momento de generar respuestas.
Un poco de historia y evolución de los LLM
¿Qué pueden hacer los LLM?
Los LLM son útiles en varios sectores:
Los modelos más recientes también pueden trabajar con imágenes, audio o herramientas (como llamadas de API o búsquedas online), aunque estas funciones son exclusivas de algunos modelos como GPT-4o, Gemini 2.x o Llama 4.
Desafíos y riesgos al trabajar con un LLM
Aunque se trate de herramientas poderosas, los LLM no son infalibles:
- Alucinaciones: pueden inventar información o proporcionar datos erróneos.[4]
- Sesgos: reflejan opiniones o estereotipos del material con que fueron entrenados.[5]
- Costos y energía: requieren muchos recursos computacionales.
- Seguridad: pueden divulgar datos sensibles o usarse indebidamente.[6]
- Propiedad intelectual: su uso plantea cuestiones legales si se entrenan con contenido protegido.
Métodos para mejorar la seguridad de los LLM
Regulaciones en curso
Gobiernos y empresas están empezando a crear normas para regular los LLM como:
- UE: la Ley de IA (2024) exige transparencia y evaluación de riesgos.[7]
- EE. UU.: la orden ejecutiva de octubre de 2023 busca garantizar que la IA sea segura y confiable. La legislación aún está en desarrollo.[8]
- Global: se han generado numerosos debates sobre cómo regular el contenido generado por IA.
Los LLM y el SEO
Buscadores como Google ya muestran respuestas generadas por IA en la parte superior de sus resultados:
Ejemplo de una vista creada con IA de Google para búsqueda: diferencia entre bachillerato y universidad
Mientras que Bing, Perplexity y otros motores proporcionan fragmentos destacados generados de manera similar.
Esto, sin duda, supone un cambio enorme para las empresas que ahora deben adaptar su estrategia de SEO e incluir SEO para LLMs. De hecho, ya ha nacido una nueva disciplina del llamada GEO (del inglés Generative Engine Optimización), que en español viene a traducirse como «optimización para motores generativos» y se centra en:
- Crear contenido claro y fácil de entender.
- Usar datos estructurados.
- Lograr menciones en fuentes confiables (para aumentar la visibilidad en las respuestas generadas por IA).
El futuro de los LLM a corto y largo plazo
- Serán más eficientes y sostenibles.
- Mejorarán su memoria prolongada para trabajar con textos extensos.
- Se lanzarán agentes de IA que planificarán y ejecutarán tareas.
- Habrá innovaciones en cuanto a su sostenibilidad con el diseño de chips, refrigeración líquida y eficiencia algorítmica para reducir su consumo de energía.[3]
- Surgirán herramientas de trazabilidad para rastrear la procedencia de la información y lograr mejores respuestas.
Referencias
- https://arxiv.org/abs/1706.03762
- https://arxiv.org/abs/2001.08361
- https://www.reuters.com/commentary/breakingviews/ai-boom-is-infrastructure-masquerading-software-2025-07-23/
- https://arxiv.org/abs/2401.11817
- https://arxiv.org/html/2411.10915v1
- https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/711975/a-new-study-just-upended-ai-safety
- https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
- https://nypost.com/2025/07/23/us-news/trump-targets-woke-ai-in-series-of-executive-orders-on-artificial-intelligence/
Ampliar conocimientos
- https://developers.google.com/machine-learning/resources/intro-llms?hl=es-419
- https://www.cloudflare.com/es-es/learning/ai/what-is-large-language-model/
