¿Qué es un gran modelo de lenguaje (LLM)?

Gran modelo de lenguaje: definición

«Large» (grande) hace referencia a su enorme tamaño: los LLM están formados por redes neuronales con miles de millones de parámetros y se han entrenado con gigantescas colecciones de textos. «Language Model» (modelo de lenguaje) describe su capacidad central: calculan qué continuación de un texto es la más probable en cada contexto.

De ahí surgen capacidades sorprendentemente versátiles: resumir textos, traducir, responder preguntas, escribir código o estructurar información a partir de documentos. Algunas familias de modelos conocidas son GPT, de OpenAI; Claude, de Anthropic, y Gemini, de Google, además de modelos abiertos como Llama o Mistral. Los modelos más recientes procesan, además de texto, imágenes, tablas o lenguaje hablado.

Así funciona un LLM

Los LLM modernos se basan en la arquitectura Transformer, presentada en 2017. El texto se divide en pequeñas unidades llamadas tokens. Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir el siguiente token y, en el proceso, adquiere conocimientos sobre el lenguaje, los hechos y sus relaciones.

A continuación se reentrena con ejemplos y retroalimentación humana para que siga instrucciones y responda de forma útil. Al utilizarlo, el modelo recibe un prompt —la entrada junto con su contexto— y genera a partir de él una respuesta paso a paso. La cantidad de texto que puede tener en cuenta al mismo tiempo la determina la llamada ventana de contexto.

Ventajas y límites de los LLM

Los LLM entienden el lenguaje natural, funcionan en muchos idiomas y pueden utilizarse sin entrenamiento propio para las tareas más diversas. Mediante interfaces de programación pueden integrarse en software, flujos de trabajo y sitios web existentes. Así, muchas tareas pueden resolverse ya con una instrucción bien formulada.

Al mismo tiempo, tienen límites que conviene conocer y tener en cuenta en cada aplicación:

• Alucinaciones: afirmaciones formuladas de forma convincente, pero falsas
• Nivel de conocimiento: lo aprendido en el entrenamiento termina en un momento determinado
• Sin acceso al conocimiento de la empresa si no hay una conexión adicional, por ejemplo mediante RAG
• Protección de datos: las entradas no deben llegar sin control a los proveedores
• Los costos y los tiempos de respuesta aumentan con el tamaño del modelo y la cantidad de texto

Ejemplo práctico: usar los LLM en la empresa

Un equipo de ventas recibe a diario solicitudes detalladas por correo electrónico. Un LLM resume cada solicitud, identifica el producto, la cantidad y la fecha deseada, y guarda los datos de forma estructurada en el CRM. Un empleado revisa el resultado y responde, mucho más rápido que antes. La decisión sigue en manos de las personas.

Para ello son importantes unas reglas claras: ¿qué datos se pueden procesar, con qué proveedor, con qué contrato de encargado del tratamiento y en qué punto revisa una persona? Nano Concepts integra los LLM en aplicaciones y procesos teniendo en cuenta la protección de datos, y elige el modelo y el hosting adecuados para cada caso de uso.