{"id":36752,"date":"2025-08-29T08:21:36","date_gmt":"2025-08-29T08:21:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seobility.net\/?post_type=wiki&#038;p=36752"},"modified":"2025-11-21T10:52:40","modified_gmt":"2025-11-21T10:52:40","slug":"llm-modelo-de-lenguaje-de-gran-tamano","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/llm-modelo-de-lenguaje-de-gran-tamano","title":{"rendered":"LLM: Modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o"},"content":{"rendered":"<h2>\u00bfQu\u00e9 es un LLM?<\/h2>\n<p><b>Un LLM es un Modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/b> (del ingl\u00e9s Large Language Model), es decir, <b>un programa avanzado de inteligencia artificial<\/b> que ha sido entrenado para <b>comprender y generar texto con estilo humano<\/b>.<\/p>\n<p>Aprende a partir de enormes cantidades de datos (libros, sitios web, art\u00edculos) y puede realizar muchas tareas relacionadas con el lenguaje como responder preguntas, redactar textos o resumir informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La mayor\u00eda de los LLM actuales se basan en la tecnolog\u00eda de <b>transformadores<\/b> y cuentan con miles de millones (o incluso billones) de <b>par\u00e1metros<\/b> que les permiten procesar y comprender el lenguaje.<\/p>\n<p>Por ejemplo, <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/chatgpt\" target=\"_blank\">ChatGPT<\/a> est\u00e1 basado en un LLM:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-36737\" src=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Captura-de-pantalla-de-la-pantalla-de-inicio-de-chatgpt.com_.png\" alt=\"Captura de pantalla de la pantalla de inicio de ChatGPT, donde se puede escribir o dictar la consulta.\" width=\"853\" height=\"609\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align:center;\">Captura de pantalla de la pantalla de inicio de <a href=\"https:\/\/chatgpt.com\/\" target=\"_blank\">https:\/\/chatgpt.com\/<\/a><\/p>\n<h2>\u00bfC\u00f3mo funcionan los LLM?<\/h2>\n<h3>Transformadores: la tecnolog\u00eda detr\u00e1s de los LLM<\/h3>\n<p>Los LLM utilizan la <b>arquitectura transformer<\/b>, introducida en 2017.<sup><a href=\"#ref-1\" target=\"_blank\">[1]<\/a><\/sup> Esta tecnolog\u00eda permite al modelo entender el significado de las palabras en funci\u00f3n de sus relaciones dentro del texto y procesar grandes vol\u00famenes de datos con rapidez y precisi\u00f3n.<\/p>\n<h3>Leyes de escalado: los modelos grandes funcionan mejor<\/h3>\n<p>Varias investigaciones han demostrado que los LLM funcionan mejor cuanto m\u00e1s datos y poder computacional tengan. Esto se conoce como <b>Leyes de escalado<\/b>: los modelos m\u00e1s grandes tienden a ser m\u00e1s \u00fatiles y exactos.<sup><a href=\"#ref-2\" target=\"_blank\">[2]<\/a><\/sup><\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo se entrena un LLM?<\/h3>\n<p>El entrenamiento de un LLM se compone de varios pasos:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Preentrenamiento<\/b>: el modelo aprende patrones del lenguaje leyendo grandes cantidades de datos. Es un proceso autosupervisado, aunque los datos se seleccionan y filtran manualmente.<\/li>\n<li><b>Ajuste fino<\/b>: se entrena el modelo en tareas espec\u00edficas con ejemplos y orientaci\u00f3n humana.<\/li>\n<li><b>Alineaci\u00f3n<\/b>: se ajusta el comportamiento para que sea seguro y \u00fatil, utilizando t\u00e9cnicas como el aprendizaje por <strong>refuerzo con retroalimentaci\u00f3n humana<\/strong> (del ingl\u00e9s Reinforcement Learning from Human Feedback o RLHF).<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo se crean modelos m\u00e1s eficientes?<\/h3>\n<p>El uso de LLM puede requerir mucho poder computacional y, en el caso de modelos populares, la <b>energ\u00eda utilizada durante la inferencia puede superar incluso la energ\u00eda gastada en el entrenamiento<\/b>.<sup><a href=\"#ref-3\" target=\"_blank\">[3]<\/a><\/sup><\/p>\n<p>Es por ello que, para mejorar su eficiencia se aplican t\u00e9cnicas como:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Cuantizaci\u00f3n<\/b>: reducir el tama\u00f1o del modelo <b>sin perder demasiada precisi\u00f3n<\/b>.<\/li>\n<li><b>Generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n<\/b> (del ingl\u00e9s Retrieval-Augmented Generation o RAG): agregar documentos fiables al momento de generar respuestas.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Un poco de historia y evoluci\u00f3n de los LLM<\/h2>\n<table style=\"width: 100%; border-collapse:separate; border-spacing:0; margin:1.5rem 0; border:1px solid #ddd; border-radius:12px; overflow:hidden;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f7f7f7; border-bottom:1px solid #ddd;\">\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>A\u00f1o<\/strong><\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>Evento<\/strong><\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>Descripci\u00f3n<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2018<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-1<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Primer modelo transformador a gran escala<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2018<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">BERT<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Introduce transformadores bidireccionales<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2019<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-2<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Generaci\u00f3n coherente sin entrenamiento previo<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2020<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-3<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Populariza los LLM por su tama\u00f1o y capacidades<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2023<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-4, Claude 2<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Mejoran el razonamiento y la entrada multimodal<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2024<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Gemini 2.0 + Flash<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">IA de Google optimizada para velocidad<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">2025<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">GPT-4o, Gemini 2.5, Llama 4<\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Modelos m\u00e1s avanzados y multimodales<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 pueden hacer los LLM?<\/h2>\n<p>Los LLM son \u00fatiles en varios sectores:<\/p>\n<table style=\"width:100%; border-collapse:separate; border-spacing:0; margin:1.5rem 0; border:1px solid #ddd; border-radius:12px; overflow:hidden;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f7f7f7; border-bottom:1px solid #ddd;\">\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>\u00c1rea<\/strong><\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>Aplicaciones principales<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Contenido y marketing<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Redacci\u00f3n de textos, descripciones de productos, respuestas autom\u00e1ticas<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Programaci\u00f3n<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Ayuda con escritura y explicaci\u00f3n de c\u00f3digo<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Investigaci\u00f3n<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Res\u00famenes, an\u00e1lisis y generaci\u00f3n de ideas<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Datos<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Informes, consultas y an\u00e1lisis de bases de datos<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Trabajo creativo<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Narraci\u00f3n, m\u00fasica, dise\u00f1o de videojuegos<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Campos especializados<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Apoyo en medicina, derecho o ciencia<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Los modelos m\u00e1s recientes tambi\u00e9n pueden trabajar con im\u00e1genes, audio o herramientas (como llamadas de API o b\u00fasquedas online), aunque estas funciones son exclusivas de algunos modelos como GPT-4o, Gemini 2.x o Llama 4.<\/p>\n<h2>Desaf\u00edos y riesgos al trabajar con un LLM<\/h2>\n<p>Aunque se trate de herramientas poderosas, los LLM no son infalibles:<\/p>\n<ul>\n<li><b>Alucinaciones<\/b>: pueden inventar informaci\u00f3n o proporcionar datos err\u00f3neos.<sup><a href=\"#ref-4\" target=\"_blank\">[4]<\/a><\/sup><\/li>\n<li><b>Sesgos<\/b>: reflejan opiniones o estereotipos del material con que fueron entrenados.<sup><a href=\"#ref-5\" target=\"_blank\">[5]<\/a><\/sup><\/li>\n<li><b>Costos y energ\u00eda<\/b>: requieren muchos recursos computacionales.<\/li>\n<li><b>Seguridad<\/b>: pueden divulgar datos sensibles o usarse indebidamente.<sup><a href=\"#ref-6\" target=\"_blank\">[6]<\/a><\/sup><\/li>\n<li><b>Propiedad intelectual<\/b>: su uso plantea cuestiones legales si se entrenan con contenido protegido.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>M\u00e9todos para mejorar la seguridad de los LLM<\/h2>\n<table style=\"width:100%; border-collapse:separate; border-spacing:0; margin:1.5rem 0; border:1px solid #ddd; border-radius:12px; overflow:hidden;\">\n<thead>\n<tr style=\"background:#f7f7f7; border-bottom:1px solid #ddd;\">\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>M\u00e9todo<\/strong><\/th>\n<th style=\"padding:.8rem 1rem; text-align:left;\"><strong>\u00bfQu\u00e9 hace?<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>RLHF<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Entrena con retroalimentaci\u00f3n humana<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>RLAIF<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Usa IA para generar retroalimentaci\u00f3n adicional<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>IA constitucional<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Aplica reglas que gu\u00edan el comportamiento del modelo<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fafafa;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>RAG<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">A\u00f1ade fuentes fiables a las respuestas<\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"background:#fff;\">\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\"><strong>Alineaci\u00f3n iterativa<\/strong><\/td>\n<td style=\"padding:.8rem 1rem;\">Mejora el comportamiento con pruebas continuas<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Regulaciones en curso<\/h2>\n<p>Gobiernos y empresas est\u00e1n empezando a crear normas para regular los LLM como:<\/p>\n<ul>\n<li><b>UE<\/b>: la Ley de IA (2024) exige transparencia y evaluaci\u00f3n de riesgos.<sup><a href=\"#ref-7\" target=\"_blank\">[7]<\/a><\/sup><\/li>\n<li><b>EE. UU.<\/b>: la orden ejecutiva de octubre de 2023 busca garantizar que la IA sea segura y confiable. La legislaci\u00f3n a\u00fan est\u00e1 en desarrollo.<sup><a href=\"#ref-8\" target=\"_blank\">[8]<\/a><\/sup><\/li>\n<li><b>Global<\/b>: se han generado numerosos debates sobre c\u00f3mo regular el contenido generado por IA.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Los LLM y el SEO<\/h2>\n<p>Buscadores como Google ya muestran respuestas generadas por IA en la parte superior de sus resultados:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-36017 size-full\" src=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/ai-overview-example.png\" alt=\"ejemplo de una vista creada con IA\" width=\"1309\" height=\"556\" srcset=\"https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/ai-overview-example.png 1309w, https:\/\/www.seobility.net\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/ai-overview-example-768x326.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1309px) 100vw, 1309px\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align:center;\">Ejemplo de una vista creada con IA de Google para b\u00fasqueda: diferencia entre bachillerato y universidad<\/p>\n<p>Mientras que Bing, Perplexity y otros motores proporcionan fragmentos destacados generados de manera similar.<\/p>\n<p>Esto, sin duda, supone un cambio enorme para las empresas que ahora deben adaptar su estrategia de SEO e incluir <strong>SEO para LLMs<\/strong>. De hecho, ya ha nacido una nueva disciplina del llamada <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/geo-optimizacion-motores-generativos\" target=\"_blank\">GEO<\/a> (del ingl\u00e9s Generative Engine Optimizaci\u00f3n), que en espa\u00f1ol viene a traducirse como \u00aboptimizaci\u00f3n para motores generativos\u00bb y se centra en:<\/p>\n<ul>\n<li>Crear contenido claro y f\u00e1cil de entender.<\/li>\n<li>Usar <a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/Datos_estructurados\" target=\"_blank\">datos estructurados<\/a>.<\/li>\n<li>Lograr menciones en fuentes confiables (para aumentar la visibilidad en las respuestas generadas por IA).<\/li>\n<\/ul>\n<h2>El futuro de los LLM a corto y largo plazo<\/h2>\n<ul>\n<li>Ser\u00e1n <b>m\u00e1s eficientes y sostenibles<\/b>.<\/li>\n<li>Mejorar\u00e1n su <b>memoria prolongada<\/b>  para trabajar con textos extensos.<\/li>\n<li>Se lanzar\u00e1n <strong>agentes de IA<\/strong> que planificar\u00e1n y ejecutar\u00e1n tareas.<\/li>\n<li>Habr\u00e1 <strong>innovaciones en cuanto a su sostenibilidad<\/strong> con el dise\u00f1o de chips, refrigeraci\u00f3n l\u00edquida y eficiencia algor\u00edtmica para reducir su consumo de energ\u00eda.<sup><a href=\"#ref-3\" target=\"_blank\">[3]<\/a><\/sup><\/li>\n<li>Surgir\u00e1n <b>herramientas de trazabilidad<\/b> para rastrear la procedencia de la informaci\u00f3n y lograr mejores respuestas.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"references\">Referencias<\/h2>\n<ol>\n<li id=\"ref-1\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-2\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.08361\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2001.08361<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-3\"><a href=\"https:\/\/www.reuters.com\/commentary\/breakingviews\/ai-boom-is-infrastructure-masquerading-software-2025-07-23\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.reuters.com\/commentary\/breakingviews\/ai-boom-is-infrastructure-masquerading-software-2025-07-23\/<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-4\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2401.11817\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2401.11817<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-5\"><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.10915v1\" target=\"_blank\">https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.10915v1<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-6\"><a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/ai-artificial-intelligence\/711975\/a-new-study-just-upended-ai-safety\" target=\"_blank\">https:\/\/www.theverge.com\/ai-artificial-intelligence\/711975\/a-new-study-just-upended-ai-safety<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-7\"><a href=\"https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/policies\/regulatory-framework-ai\" target=\"_blank\">https:\/\/digital-strategy.ec.europa.eu\/en\/policies\/regulatory-framework-ai<\/a><\/li>\n<li id=\"ref-8\"><a href=\"https:\/\/nypost.com\/2025\/07\/23\/us-news\/trump-targets-woke-ai-in-series-of-executive-orders-on-artificial-intelligence\/\" target=\"_blank\">https:\/\/nypost.com\/2025\/07\/23\/us-news\/trump-targets-woke-ai-in-series-of-executive-orders-on-artificial-intelligence\/<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<h2>Ampliar conocimientos<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/resources\/intro-llms?hl=es-419\" target=\"_blank\">https:\/\/developers.google.com\/machine-learning\/resources\/intro-llms?hl=es-419<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.cloudflare.com\/es-es\/learning\/ai\/what-is-large-language-model\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.cloudflare.com\/es-es\/learning\/ai\/what-is-large-language-model\/<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Contenidos relacionados<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/Procesamiento_del_lenguaje_natural\" target=\"_blank\">Procesamiento del lenguaje natural<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/geo-optimizacion-motores-generativos\" target=\"_blank\">Optimizaci\u00f3n para motores generativos (GEO)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/vistas-creadas-con-ia\" target=\"_blank\">Vistas creadas con IA<\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQu\u00e9 es un LLM? Un LLM es un Modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o (del ingl\u00e9s Large Language Model), es decir, un programa avanzado de inteligencia artificial que ha sido entrenado para comprender y generar texto con estilo humano. 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