Inteligencia ArtificialGlosario

LLM (Modelo de Lenguaje Grande)

Definición

Los LLM, o Modelos de Lenguaje Grande, son sistemas de Inteligencia Artificial entrenados con cantidades masivas de texto para comprender y generar lenguaje humano con un nivel de sofisticación sin precedentes. Estos modelos, que incluyen GPT, Claude, Gemini y LLaMA, han transformado la forma en que interactuamos con la tecnología. La escala es un factor definitorio de los LLM. Estos modelos pueden contener miles de millones de parámetros y se entrenan con datasets que incluyen libros, artículos, sitios web y documentos de todo tipo. Esta exposición masiva les permite desarrollar una comprensión profunda del lenguaje, el conocimiento general y el razonamiento lógico. Lo que hace especiales a los LLM es su capacidad emergente: comportamientos y habilidades que surgen solo cuando el modelo alcanza cierto tamaño. Pueden realizar traducciones sin haber sido entrenados específicamente para ello, resolver problemas matemáticos, escribir código funcional, y mantener conversaciones coherentes sobre temas diversos. En el contexto empresarial, los LLM están revolucionando múltiples áreas. Pueden redactar emails profesionales, crear documentación técnica, asistir en investigación, analizar sentimiento en redes sociales, responder preguntas de clientes, y ayudar en la toma de decisiones proporcionando análisis de información compleja. Las empresas pueden acceder a estos modelos mediante APIs de proveedores como OpenAI o Anthropic, o mediante soluciones desplegadas localmente para mayor privacidad. La clave está en identificar casos de uso donde la capacidad de comprensión y generación de lenguaje natural pueda automatizar o asistir procesos existentes de manera significativa.

También conocido como:

Large Language ModelModelo de Lenguaje ExtensoModelo Fundacional

Preguntas frecuentes sobre LLM (Modelo de Lenguaje Grande)

¿Cuáles son los principales LLMs disponibles actualmente?
Propietarios: GPT-4 (OpenAI, el más conocido), Claude 3 (Anthropic, destaca en razonamiento y seguridad), Gemini (Google, multimodal). Open source: Llama 3 (Meta, muy capaz), Mistral (europeo, eficiente), y Qwen (Alibaba). Los open source permiten ejecución local sin enviar datos a terceros, pero requieren infraestructura. Para la mayoría de empresas, las APIs de GPT o Claude son el punto de entrada más práctico.
¿Qué limitaciones tienen los LLMs que debo conocer?
Limitaciones clave: no tienen conocimiento posterior a su fecha de entrenamiento (sin actualizaciones en tiempo real), no razonan realmente (predicen texto probable), pueden alucinar con confianza, tienen ventana de contexto limitada (aunque creciente), y el coste escala con el uso. Además: no reemplazan expertos en decisiones críticas, y no deben usarse sin supervisión para contenido legal, médico, o financiero.