Qué es un LLM (Modelo de Lenguaje) y cómo funciona
Qué es un LLM (Modelo de Lenguaje) y cómo funciona
Qué es un LLM (Modelo de Lenguaje) y cómo funciona
Descubre qué es un LLM, cómo funciona y en qué se diferencia de la IA tradicional. Explicación clara, capacidades, limitaciones y ejemplos reales de uso.
Descubre qué es un LLM, cómo funciona y en qué se diferencia de la IA tradicional. Explicación clara, capacidades, limitaciones y ejemplos reales de uso.
Descubre qué es un LLM, cómo funciona y en qué se diferencia de la IA tradicional. Explicación clara, capacidades, limitaciones y ejemplos reales de uso.
Si trabajas con IA (o estás empezando), hay una sigla que verás una y otra vez: LLM.
Aparece en artículos, cursos, herramientas, actualizaciones de producto y conversaciones de empresa. Es la tecnología detrás de ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot y prácticamente cualquier asistente inteligente moderno.
¿Por qué tanto ruido?
Porque los LLMs son el salto tecnológico que permitió que la IA dejara de ser algo “técnico” para convertirse en algo que cualquiera puede usar: escribir, resumir, analizar, crear, explicar o automatizar… solo con texto.
En pocas palabras:
Los LLMs son el corazón de la revolución actual en IA.
Y entender qué son —sin tecnicismos innecesarios— es clave para aprovecharlos bien.
¿Qué es un LLM?
Un LLM (Large Language Model) es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto para entender, generar y manipular lenguaje humano.
Dicho de forma simple:
Un LLM es un sistema que predice cuál debería ser la siguiente palabra (o conjunto de palabras) de una frase, basándose en patrones aprendidos de millones o billones de ejemplos.
No es una base de datos.
No recuerda textos exactos.
No “piensa”.
Pero aprende patrones lingüísticos tan complejos que puede:
Escribir,
Resumir,
Analizar,
Responder preguntas,
Traducir,
Generar ideas,
Escribir código.
¿Por qué se llama modelo de lenguaje?
Porque su función principal es trabajar con el lenguaje: entenderlo, generarlo y transformarlo con una precisión sorprendente.
¿Por qué “grande” (large)?
Porque está entrenado con cantidades gigantescas de datos y millones o billones de parámetros, lo que le permite capturar patrones muy profundos del lenguaje humano.
Un modelo de lenguaje entrenado con grandes cantidades de texto
Para entender cómo funciona un LLM, primero hay que entender su materia prima: los datos.
Un LLM se entrena leyendo cantidades enormes de texto, provenientes de:
Libros,
Artículos,
Páginas web,
Documentación técnica,
Conversaciones,
Código,
Otros recursos públicos o con licencia.
Durante el entrenamiento, el modelo analiza miles de millones de ejemplos para aprender:
Cómo se estructura una frase,
Cómo se conectan las ideas,
Qué palabras suelen aparecer juntas,
Cómo cambia el significado según el contexto,
Cómo se resuelven preguntas o problemas basados en texto.
No memoriza: generaliza
El objetivo no es que el modelo recuerde frases exactas, sino que aprenda patrones del lenguaje para poder generar nuevas respuestas coherentes, incluso sobre temas que nunca vio durante el entrenamiento.
¿Por qué se necesita tanto texto?
Porque el lenguaje humano es complejo.
Para capturar sus matices —humor, contexto, tono, instrucciones, razonamiento— los modelos necesitan una enorme variedad de ejemplos.
Diferencia con modelos de lenguaje clásicos
Antes de los LLMs, los modelos de inteligencia artificial que trabajaban con texto eran mucho más limitados. Se basaban en reglas, estadísticas simples o algoritmos que necesitaban instrucciones muy concretas.
La diferencia clave está en la capacidad de aprendizaje y el nivel de comprensión del lenguaje.
Aquí tienes una comparativa rápida:
Aspecto | Modelos clásicos de lenguaje | LLMs (Modelos de lenguaje grandes) |
|---|---|---|
Cómo funcionan | Basados en reglas, estadísticas simples o algoritmos tradicionales. | Basados en redes neuronales profundas y transformers. |
Aprendizaje | Aprendizaje limitado o supervisado con pocos datos. | Entrenados con enormes cantidades de texto (billones de tokens). |
Flexibilidad | Muy rígidos; requieren instrucciones exactas. | Flexibles; pueden responder incluso a instrucciones vagas. |
Capacidad lingüística | Entienden palabras o frases cortas. | Entienden contexto, relaciones, tono, intención y matices. |
Tareas que resuelven | Clasificación, detección de palabras clave, reglas “si X entonces Y”. | Generación, análisis, resumen, razonamiento limitado, traducción, escritura y code completion. |
Generación de texto | Muy limitada o inexistente. | Fluida, coherente y contextual. |
Comprensión del contexto | Prácticamente nula. | Alta capacidad contextual (dependiendo del modelo y su context window). |
Uso real | Sistemas antiguos de NLP, chatbots simples, análisis básico. | ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot y cualquier IA moderna basada en lenguaje. |
Adaptabilidad | No generalizan: solo funcionan en tareas específicas. | Generalizan: pueden adaptarse a múltiples tareas sin reentrenamiento. |
Experiencia del usuario | Interacciones robóticas, poco naturales. | Interacciones mucho más naturales, fluidas y útiles. |
Cómo funciona un LLM
Un LLM puede parecer mágico, pero su funcionamiento es más sencillo de entender de lo que parece. La clave está en cuatro conceptos: tokens, predicción, transformers y arquitectura.
1. Tokens: las piezas básicas del lenguaje
Los LLMs no trabajan con palabras completas, sino con tokens, que son fragmentos de texto:
Una palabra,
Parte de una palabra,
Un signo de puntuación,
Un espacio.
Ejemplo:
“La inteligencia artificial” → podría dividirse en:
["La", " intelig", "encia", " artificial"]
Esto permite manejar el lenguaje con mucha granularidad.
2. Predicción de palabras (o mejor dicho, de tokens)
El objetivo principal de un LLM es predecir cuál debería ser el siguiente token en una secuencia.
Es como el autocompletado del móvil… pero multiplicado por millones de ejemplos, más contexto y más comprensión.
Este proceso repetido token a token permite:
Generar textos largos,
Responder preguntas,
Resumir documentos,
Escribir código,
Traducir idiomas,
Explicar ideas complejas.
Fundamento: un LLM no “piensa”, pero predice con tanta precisión que parece que razona.
3. Transformers: la arquitectura que lo cambió todo
Los transformers son el tipo de red neuronal que hace posibles los LLMs modernos.
Su capacidad clave es el self-attention, que permite que el modelo:
Asigne importancia diferente a cada parte del texto,
Entienda relaciones entre palabras lejanas,
Mantenga coherencia en textos largos,
Capture intención, tono y estructura.
En la frase “El libro que compré ayer es fantástico”, el modelo aprende que “libro” es lo que describe “fantástico”, aunque estén lejos.
4. Arquitectura simplificada
Un LLM funciona más o menos así:
Entrada: conviertes tu texto en tokens.
Codificación: esos tokens se transforman en vectores (representaciones numéricas).
Self-attention: el modelo analiza cómo cada token se relaciona con los demás.
Predicción: genera el siguiente token más probable.
Salida: convierte los tokens de vuelta a texto legible.
Eso se repite miles de veces por segundo para generar respuestas largas y coherentes.
Limitaciones de los LLMs
Aunque los modelos de lenguaje son increíblemente potentes, tienen limitaciones importantes que es fundamental conocer para usarlos bien. No son “inteligencia humana”, no comprenden el mundo real y no razonan como nosotros.
Estas son las principales limitaciones:
1. Alucinaciones
Un LLM puede inventar información plausible pero incorrecta.
¿Por qué ocurre?
Porque predice texto, no hechos. Si no tiene suficientes datos o el contexto es ambiguo, completa la respuesta con algo que “suena correcto”.
Ejemplos típicos:
Inventar citas,
Datos inexistentes,
Referencias que no existen,
Respuestas falsas pero convincentes.
2. Sesgos
Los LLMs aprenden de texto humano… y el texto humano contiene sesgos.
Esto significa que el modelo puede reproducir:
Prejuicios culturales,
Estereotipos,
Desigualdades,
Lenguaje sesgado.
Por eso siempre se recomienda supervisión humana y uso responsable.
3. Dependencia del prompt
La calidad de la respuesta depende en gran parte de cómo formules la instrucción.
Un prompt poco claro = resultados mediocres.
Un prompt preciso = respuestas útiles, coherentes y accionables.
Los LLMs no leen la mente: necesitan guía clara.
4. Falta de contexto real
Un LLM no tiene “conocimiento del mundo”.
Solo sabe lo que ha visto en los textos de entrenamiento.
Esto implica:
No posee memoria a largo plazo,
No accede a información en tiempo real (a menos que tenga browsing activado),
No entiende emociones reales,
No puede validar hechos nuevos.
Por eso los modelos modernos incluyen ventanas de contexto más grandes y herramientas externas… pero siguen sin comprender la realidad como un humano.
Los LLMs son la tecnología que está impulsando la nueva ola de inteligencia artificial. Son la base detrás de herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot y la razón por la que hoy cualquier profesional puede escribir, analizar, crear o automatizar solo con texto.
Entender qué es un LLM —y qué no es— es el primer paso para aprovechar su verdadero potencial: trabajar más rápido, tomar mejores decisiones y multiplicar tu capacidad profesional.
Pero la diferencia real no está en conocer la teoría.
Está en saber usar estos modelos en tu día a día para transformar cómo trabajas.
Preguntas frecuentes sobre LLMs
1. ¿Necesita internet un LLM para funcionar?
Depende del modelo. Los LLMs grandes como ChatGPT o Gemini suelen funcionar en la nube porque requieren mucha potencia de cálculo. Sin embargo, ya existen LLMs locales que pueden ejecutarse directamente en tu ordenador o móvil sin conexión (por ejemplo, Llama 3 en versión reducida).
2. ¿Qué datos usa un LLM para entrenarse?
Durante el entrenamiento, un LLM aprende de grandes cantidades de texto, como:
Libros
Artículos
Documentación técnica
Páginas web públicas
Conversaciones y foros
Código fuente
Datasets con licencia
No aprende de tus chats personales, ni de tus documentos privados a menos que lo permitas explícitamente en herramientas específicas.
3. ¿Los LLMs “saben pensar”?
No. Aunque puedan razonar de forma limitada y generar explicaciones coherentes, no comprenden el mundo ni poseen lógica humana. Lo que hacen es predecir la siguiente palabra basándose en patrones.
Aun así, su output puede parecer razonamiento porque esos patrones lingüísticos son muy sofisticados.
4. ¿Un LLM memoriza todo lo que lee?
No. No almacena textos exactos, sino que aprende patrones.
Por eso puede generar contenido completamente nuevo sin copiar el original.
5. ¿Los LLMs siempre dicen la verdad?
No. Pueden generar errores o “alucinaciones” cuando:
La información no existe,
El prompt es ambiguo,
No tienen suficiente contexto.
Siempre requieren supervisión humana.
6. ¿Cuál es la diferencia entre un LLM y un chatbot?
Un LLM es la tecnología base.
Un chatbot es una aplicación creada encima del modelo.
7. ¿Un LLM puede acceder a información en tiempo real?
Solo si la herramienta incluye browsing o plugins externos.
El modelo “puro” no tiene acceso a internet ni a datos recientes.
8. ¿Los LLMs consumen muchos recursos?
Los grandes sí, pero los modelos recientes están optimizados:
Funcionan más rápido,
Requieren menos memoria,
Pueden ejecutarse en dispositivos locales.
Por eso están apareciendo LLMs “small” especialmente para móviles y apps.
Si trabajas con IA (o estás empezando), hay una sigla que verás una y otra vez: LLM.
Aparece en artículos, cursos, herramientas, actualizaciones de producto y conversaciones de empresa. Es la tecnología detrás de ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot y prácticamente cualquier asistente inteligente moderno.
¿Por qué tanto ruido?
Porque los LLMs son el salto tecnológico que permitió que la IA dejara de ser algo “técnico” para convertirse en algo que cualquiera puede usar: escribir, resumir, analizar, crear, explicar o automatizar… solo con texto.
En pocas palabras:
Los LLMs son el corazón de la revolución actual en IA.
Y entender qué son —sin tecnicismos innecesarios— es clave para aprovecharlos bien.
¿Qué es un LLM?
Un LLM (Large Language Model) es un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes cantidades de texto para entender, generar y manipular lenguaje humano.
Dicho de forma simple:
Un LLM es un sistema que predice cuál debería ser la siguiente palabra (o conjunto de palabras) de una frase, basándose en patrones aprendidos de millones o billones de ejemplos.
No es una base de datos.
No recuerda textos exactos.
No “piensa”.
Pero aprende patrones lingüísticos tan complejos que puede:
Escribir,
Resumir,
Analizar,
Responder preguntas,
Traducir,
Generar ideas,
Escribir código.
¿Por qué se llama modelo de lenguaje?
Porque su función principal es trabajar con el lenguaje: entenderlo, generarlo y transformarlo con una precisión sorprendente.
¿Por qué “grande” (large)?
Porque está entrenado con cantidades gigantescas de datos y millones o billones de parámetros, lo que le permite capturar patrones muy profundos del lenguaje humano.
Un modelo de lenguaje entrenado con grandes cantidades de texto
Para entender cómo funciona un LLM, primero hay que entender su materia prima: los datos.
Un LLM se entrena leyendo cantidades enormes de texto, provenientes de:
Libros,
Artículos,
Páginas web,
Documentación técnica,
Conversaciones,
Código,
Otros recursos públicos o con licencia.
Durante el entrenamiento, el modelo analiza miles de millones de ejemplos para aprender:
Cómo se estructura una frase,
Cómo se conectan las ideas,
Qué palabras suelen aparecer juntas,
Cómo cambia el significado según el contexto,
Cómo se resuelven preguntas o problemas basados en texto.
No memoriza: generaliza
El objetivo no es que el modelo recuerde frases exactas, sino que aprenda patrones del lenguaje para poder generar nuevas respuestas coherentes, incluso sobre temas que nunca vio durante el entrenamiento.
¿Por qué se necesita tanto texto?
Porque el lenguaje humano es complejo.
Para capturar sus matices —humor, contexto, tono, instrucciones, razonamiento— los modelos necesitan una enorme variedad de ejemplos.
Diferencia con modelos de lenguaje clásicos
Antes de los LLMs, los modelos de inteligencia artificial que trabajaban con texto eran mucho más limitados. Se basaban en reglas, estadísticas simples o algoritmos que necesitaban instrucciones muy concretas.
La diferencia clave está en la capacidad de aprendizaje y el nivel de comprensión del lenguaje.
Aquí tienes una comparativa rápida:
Aspecto | Modelos clásicos de lenguaje | LLMs (Modelos de lenguaje grandes) |
|---|---|---|
Cómo funcionan | Basados en reglas, estadísticas simples o algoritmos tradicionales. | Basados en redes neuronales profundas y transformers. |
Aprendizaje | Aprendizaje limitado o supervisado con pocos datos. | Entrenados con enormes cantidades de texto (billones de tokens). |
Flexibilidad | Muy rígidos; requieren instrucciones exactas. | Flexibles; pueden responder incluso a instrucciones vagas. |
Capacidad lingüística | Entienden palabras o frases cortas. | Entienden contexto, relaciones, tono, intención y matices. |
Tareas que resuelven | Clasificación, detección de palabras clave, reglas “si X entonces Y”. | Generación, análisis, resumen, razonamiento limitado, traducción, escritura y code completion. |
Generación de texto | Muy limitada o inexistente. | Fluida, coherente y contextual. |
Comprensión del contexto | Prácticamente nula. | Alta capacidad contextual (dependiendo del modelo y su context window). |
Uso real | Sistemas antiguos de NLP, chatbots simples, análisis básico. | ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot y cualquier IA moderna basada en lenguaje. |
Adaptabilidad | No generalizan: solo funcionan en tareas específicas. | Generalizan: pueden adaptarse a múltiples tareas sin reentrenamiento. |
Experiencia del usuario | Interacciones robóticas, poco naturales. | Interacciones mucho más naturales, fluidas y útiles. |
Cómo funciona un LLM
Un LLM puede parecer mágico, pero su funcionamiento es más sencillo de entender de lo que parece. La clave está en cuatro conceptos: tokens, predicción, transformers y arquitectura.
1. Tokens: las piezas básicas del lenguaje
Los LLMs no trabajan con palabras completas, sino con tokens, que son fragmentos de texto:
Una palabra,
Parte de una palabra,
Un signo de puntuación,
Un espacio.
Ejemplo:
“La inteligencia artificial” → podría dividirse en:
["La", " intelig", "encia", " artificial"]
Esto permite manejar el lenguaje con mucha granularidad.
2. Predicción de palabras (o mejor dicho, de tokens)
El objetivo principal de un LLM es predecir cuál debería ser el siguiente token en una secuencia.
Es como el autocompletado del móvil… pero multiplicado por millones de ejemplos, más contexto y más comprensión.
Este proceso repetido token a token permite:
Generar textos largos,
Responder preguntas,
Resumir documentos,
Escribir código,
Traducir idiomas,
Explicar ideas complejas.
Fundamento: un LLM no “piensa”, pero predice con tanta precisión que parece que razona.
3. Transformers: la arquitectura que lo cambió todo
Los transformers son el tipo de red neuronal que hace posibles los LLMs modernos.
Su capacidad clave es el self-attention, que permite que el modelo:
Asigne importancia diferente a cada parte del texto,
Entienda relaciones entre palabras lejanas,
Mantenga coherencia en textos largos,
Capture intención, tono y estructura.
En la frase “El libro que compré ayer es fantástico”, el modelo aprende que “libro” es lo que describe “fantástico”, aunque estén lejos.
4. Arquitectura simplificada
Un LLM funciona más o menos así:
Entrada: conviertes tu texto en tokens.
Codificación: esos tokens se transforman en vectores (representaciones numéricas).
Self-attention: el modelo analiza cómo cada token se relaciona con los demás.
Predicción: genera el siguiente token más probable.
Salida: convierte los tokens de vuelta a texto legible.
Eso se repite miles de veces por segundo para generar respuestas largas y coherentes.
Limitaciones de los LLMs
Aunque los modelos de lenguaje son increíblemente potentes, tienen limitaciones importantes que es fundamental conocer para usarlos bien. No son “inteligencia humana”, no comprenden el mundo real y no razonan como nosotros.
Estas son las principales limitaciones:
1. Alucinaciones
Un LLM puede inventar información plausible pero incorrecta.
¿Por qué ocurre?
Porque predice texto, no hechos. Si no tiene suficientes datos o el contexto es ambiguo, completa la respuesta con algo que “suena correcto”.
Ejemplos típicos:
Inventar citas,
Datos inexistentes,
Referencias que no existen,
Respuestas falsas pero convincentes.
2. Sesgos
Los LLMs aprenden de texto humano… y el texto humano contiene sesgos.
Esto significa que el modelo puede reproducir:
Prejuicios culturales,
Estereotipos,
Desigualdades,
Lenguaje sesgado.
Por eso siempre se recomienda supervisión humana y uso responsable.
3. Dependencia del prompt
La calidad de la respuesta depende en gran parte de cómo formules la instrucción.
Un prompt poco claro = resultados mediocres.
Un prompt preciso = respuestas útiles, coherentes y accionables.
Los LLMs no leen la mente: necesitan guía clara.
4. Falta de contexto real
Un LLM no tiene “conocimiento del mundo”.
Solo sabe lo que ha visto en los textos de entrenamiento.
Esto implica:
No posee memoria a largo plazo,
No accede a información en tiempo real (a menos que tenga browsing activado),
No entiende emociones reales,
No puede validar hechos nuevos.
Por eso los modelos modernos incluyen ventanas de contexto más grandes y herramientas externas… pero siguen sin comprender la realidad como un humano.
Los LLMs son la tecnología que está impulsando la nueva ola de inteligencia artificial. Son la base detrás de herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot y la razón por la que hoy cualquier profesional puede escribir, analizar, crear o automatizar solo con texto.
Entender qué es un LLM —y qué no es— es el primer paso para aprovechar su verdadero potencial: trabajar más rápido, tomar mejores decisiones y multiplicar tu capacidad profesional.
Pero la diferencia real no está en conocer la teoría.
Está en saber usar estos modelos en tu día a día para transformar cómo trabajas.
Preguntas frecuentes sobre LLMs
1. ¿Necesita internet un LLM para funcionar?
Depende del modelo. Los LLMs grandes como ChatGPT o Gemini suelen funcionar en la nube porque requieren mucha potencia de cálculo. Sin embargo, ya existen LLMs locales que pueden ejecutarse directamente en tu ordenador o móvil sin conexión (por ejemplo, Llama 3 en versión reducida).
2. ¿Qué datos usa un LLM para entrenarse?
Durante el entrenamiento, un LLM aprende de grandes cantidades de texto, como:
Libros
Artículos
Documentación técnica
Páginas web públicas
Conversaciones y foros
Código fuente
Datasets con licencia
No aprende de tus chats personales, ni de tus documentos privados a menos que lo permitas explícitamente en herramientas específicas.
3. ¿Los LLMs “saben pensar”?
No. Aunque puedan razonar de forma limitada y generar explicaciones coherentes, no comprenden el mundo ni poseen lógica humana. Lo que hacen es predecir la siguiente palabra basándose en patrones.
Aun así, su output puede parecer razonamiento porque esos patrones lingüísticos son muy sofisticados.
4. ¿Un LLM memoriza todo lo que lee?
No. No almacena textos exactos, sino que aprende patrones.
Por eso puede generar contenido completamente nuevo sin copiar el original.
5. ¿Los LLMs siempre dicen la verdad?
No. Pueden generar errores o “alucinaciones” cuando:
La información no existe,
El prompt es ambiguo,
No tienen suficiente contexto.
Siempre requieren supervisión humana.
6. ¿Cuál es la diferencia entre un LLM y un chatbot?
Un LLM es la tecnología base.
Un chatbot es una aplicación creada encima del modelo.
7. ¿Un LLM puede acceder a información en tiempo real?
Solo si la herramienta incluye browsing o plugins externos.
El modelo “puro” no tiene acceso a internet ni a datos recientes.
8. ¿Los LLMs consumen muchos recursos?
Los grandes sí, pero los modelos recientes están optimizados:
Funcionan más rápido,
Requieren menos memoria,
Pueden ejecutarse en dispositivos locales.
Por eso están apareciendo LLMs “small” especialmente para móviles y apps.