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¿Qué es un Large Language Model (LLM) y cómo funciona?

Para entender qué es un modelo de lenguaje grande (o “LLM” por sus siglas en inglés), conviene verlo como un sistema de inteligencia artificial entrenado con grandes volúmenes de datos para entender, generar, resumir, traducir o transformar el lenguaje natural. Un LLM eficiente identifica patrones en textos, código y otros datos para producir respuestas coherentes basadas en las instrucciones del usuario.

Los LLM son ahora una de las tecnologías más relevantes en inteligencia artificial porque se integran con sistemas digitales, la automatización de tareas y la optimización de procesos en análisis, redacción, programación y servicio al cliente. Para enfocarse en esto, la Maestría en Inteligencia Artificial en MIU ofrece formación en aprendizaje automático, análisis de datos y cómo las soluciones basadas en IA pueden ser utilizadas para mejorar los negocios.

Además, para usar dichas tecnologías de manera correcta, es necesario conocer las diversas herramientas de inteligencia artificial.

¿Qué es un LLM y cómo se relaciona con la inteligencia artificial?

La definición de modelo de lenguaje grande puede resumirse así: un LLM es un modelo de IA que aprende a comprender y generar lenguaje. Para ello, un programador lo entrena para leer texto, identificar relaciones entre palabras y generar respuestas a preguntas.

Según IBM, los LLM son “una categoría de modelos de aprendizaje profundo entrenados con enormes cantidades de datos, capaces de entender y generar lenguaje natural y otros tipos de contenido”.
Fuente: ¿Qué son los LLM (grandes modelos de lenguaje)? IBM

¿Qué son los modelos de lenguaje grandes?

El LLM es parte del campo de la inteligencia artificial, aunque también se basa en aprendizaje automático, porque aprende de los datos y ajusta su respuesta según las relaciones estadísticas que ha identificado durante el entrenamiento.

Por esta razón, el significado de LLM no solo se refiere a ChatGPT, sino a una familia de modelos que pueden ser utilizados en motores de búsqueda, asistentes virtuales, sistemas de servicio al cliente, plataformas educativas, aplicaciones de programación y soluciones empresariales. También se habla de modelos LLM para referirse a esta categoría en plural.

¿Cuál es la diferencia entre un LLM y la IA generativa?

La IA generativa es una categoría amplia de inteligencia artificial capaz de generar nuevo contenido: texto, imágenes, audio, video, código o datos sintéticos. Un LLM es una parte de ese universo y se enfoca principalmente en el lenguaje natural y el texto.

En otras palabras, todos los LLM pueden formar parte de sistemas de IA generativa, pero no toda la IA generativa es un LLM. Por ejemplo, un generador de imágenes puede usar modelos de difusión, mientras que un chatbot conversacional suele emplear un modelo de lenguaje.

Esto es significativo en el ámbito empresarial. Si el objetivo es redactar respuestas, analizar documentos, clasificar textos o resumir información, un modelo de lenguaje suele ser suficiente. Por otro lado, si queremos generar imágenes, crear videos o trabajar con audio, necesitamos otros modelos o sistemas multimodales.

¿Cómo funcionan los LLM?

Para entender cómo funcionan los LLM, podemos comenzar por el entrenamiento. El modelo recibe enormes cantidades de datos como libros, artículos, sitios web, documentación técnica, código, etc. Luego, estos textos se organizan en unidades más pequeñas, llamadas tokens, que pueden ser palabras, fragmentos de palabras y/o caracteres.

El modelo aprende las relaciones entre estos tokens. En la mayoría de los casos, el objetivo es predecir cuál es el siguiente token más probable en una secuencia. Por ejemplo, si recibe una oración incompleta, determina qué palabra o fragmento es más probable que la continúe basándose en los patrones aprendidos.

La arquitectura más común de estos sistemas es la de transformadores. Esta arquitectura de modelo de lenguaje grande utiliza mecanismos de atención que ayudan al modelo a identificar qué partes del contexto son más relevantes para generar una respuesta. Así, puede relacionar palabras separadas en una oración, mantener el sentido de una conversación o resumir documentos extensos.

Pero un LLM no “entiende” como una persona. Es decir, el modelo genera respuestas basadas en patrones estadísticos y el contexto proporcionado por el usuario. Por lo tanto, puede cometer errores, inventar información o responder con confianza incluso si los datos son incorrectos.

IAGenerativa, ¿Qué es un Large Language Model (LLM) y cómo funciona?

¿Cuáles son los principales tipos de modelos de lenguaje?

Existen diferentes tipos de modelos de lenguaje, según el acceso, la arquitectura, la modalidad, el tamaño y la especialización. Podemos usar esta clasificación para seleccionar el modelo de lenguaje más adecuado para un proyecto.

En los negocios, no siempre es necesario usar el modelo más grande. A veces es más fácil usar un modelo más pequeño, más rentable o especializado, ya que la organización puede trabajar con datos sensibles, necesitar baja latencia o dar prioridad a la privacidad.

Modelos de código abierto vs. propietarios

Un modelo de lenguaje grande de código abierto es un modelo que puede consultarse, descargarse o adaptarse en ciertas situaciones. En algunos casos, se refiere a modelos de pesos abiertos porque no siempre está disponible todo el proceso de entrenamiento o los datos originales.

Los modelos propietarios suelen ser gestionados por empresas que proporcionan acceso a través de plataformas, aplicaciones o APIs. Generalmente son más fáciles de usar y cuentan con soporte, actualizaciones, seguridad y facilidad de integración. Sin embargo, ofrecen menos control sobre la infraestructura y pueden generar dependencia del proveedor.

Modelos multimodales

Un modelo de lenguaje grande multimodal puede trabajar con más de un tipo de entrada o salida. Por ejemplo, puede analizar texto e imágenes, interpretar documentos visuales, responder a capturas de pantalla o combinar texto con audio.

Estos modelos son aplicables porque muchas tareas empresariales requieren análisis de información que va más allá del texto, como facturas, contratos escaneados, gráficos, imágenes médicas, presentaciones o informes visuales.

Modelos según su especialización

Algunos modelos están diseñados para tareas generales y otros para tareas específicas. Un modelo general puede responder preguntas, redactar textos o ayudar con la programación. Un modelo especializado puede enfocarse en salud, derecho, finanzas, educación, ciberseguridad o soporte técnico.

Esta especialización se puede lograr mediante ajuste fino, instrucciones, integración con bases de conocimiento o técnicas como RAG, que permiten al modelo acceder a información externa para mejorar la precisión de las respuestas.

Modelos según su tamaño y ligereza

Los modelos grandes suelen ser más capaces de manejar tareas complejas pero también requieren más recursos. Los modelos más pequeños o ligeros son más baratos y pueden ejecutarse en dispositivos más pequeños, en entornos privados o en infraestructura local.

Esa distinción es importante para las empresas que buscan gestionar costos, proteger datos o responder a situaciones en tiempo real. En muchos proyectos, la precisión, la velocidad, la privacidad y el costo son más importantes que el modelo con más parámetros.

¿Cuáles son algunos ejemplos de LLM?

Hay varios ejemplos de modelos de lenguaje grandes bien conocidos en el mercado. Algunos están disponibles como asistentes para usuarios finales, y otros se utilizan principalmente a través de API o integración empresarial.

Modelo o familia	Organización	Tipo general	Uso común
GPT	OpenAI	Propietario	Chatbots, generación de texto, programación, análisis y automatización
Gemini	Google	Propietario y multimodal	Asistencia conversacional, búsqueda, productividad y análisis multimodal
Claude	Anthropic	Propietario	Escritura, análisis de documentos, soporte empresarial y tareas de razonamiento
Llama	Meta	Pesos abiertos bajo condiciones	Investigación, implementaciones personalizadas y aplicaciones empresariales
Granite	IBM	Modelos empresariales	Automatización, soporte corporativo y soluciones integradas en entornos empresariales

Estos ejemplos ilustran que los modelos de lenguaje grande no son una herramienta única. Son una categoría tecnológica que puede personalizarse para diferentes necesidades, desde asistentes conversacionales hasta sistemas de análisis de documentos internos. Así que cuando alguien pregunta qué es GPT, en realidad está preguntando sobre una de las familias de modelos más conocidas dentro de este ecosistema.

¿Cuáles son las aplicaciones de los LLM en la empresa?

Las aplicaciones de los LLM en los negocios están en crecimiento. Una organización puede usar estos modelos para automatizar respuestas, analizar documentos, generar borradores, clasificar información, resumir reuniones, apoyar a los equipos comerciales o mejorar la experiencia del cliente.

Algunas aplicaciones comunes son:

Servicio al cliente a través de chatbots.
Resumir contratos, informes y documentos largos.
Soporte para escribir correos electrónicos, propuestas y contenido.
Generación y revisión de código.
Clasificación de tickets o solicitudes internas.
Búsqueda inteligente en bases de conocimiento.
Ayudar a los equipos de ventas, marketing y recursos humanos.
Traducción y adaptación de contenido entre idiomas.
Análisis de comentarios de clientes.
Automatización de procesos administrativos.

Estas aplicaciones no reemplazan por completo el juicio humano. Aumentan su valor cuando se integran con procesos, supervisión adecuada, datos confiables y políticas internas para un uso responsable.

¿Cuáles son las limitaciones y riesgos de los LLM?

Los LLM tienen numerosas limitaciones. Pueden producir respuestas incorrectas, generar información falsa, reproducir sesgos en los datos de entrenamiento o introducir inconsistencias cuando la instrucción del usuario no está clara.

También existen riesgos para la privacidad y la seguridad. Una empresa debe evitar ingresar datos sensibles en herramientas no autorizadas, revisar las conversaciones y determinar quién puede usar estos sistemas. La supervisión humana en sectores regulados como salud, finanzas o educación es aún más importante.

Según el NIST, el Marco de Gestión de Riesgos de IA ayuda a las organizaciones a gestionar los riesgos asociados a los sistemas de inteligencia artificial e incorporar consideraciones de fiabilidad en su diseño, desarrollo, uso y evaluación.

Además, OWASP Top 10 para Aplicaciones de LLM identifica riesgos de seguridad específicos en aplicaciones basadas en modelos de lenguaje, como la exposición de datos, la manipulación de instrucciones, salidas inseguras o una dependencia excesiva del modelo.

Por esta razón, implementar un LLM en una empresa no solo consiste en elegir una herramienta, sino también en establecer prácticas de gobernanza, capacitación, evaluación de riesgos, protección de datos, revisión humana y medición continua del impacto.

¿Cómo desarrollar una carrera en inteligencia artificial?

Para desarrollar una carrera en inteligencia artificial, conviene construir una base sólida en programación, estadística, datos, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y ética tecnológica. No todas las personas que trabajan con IA tienen que crear modelos desde cero, pero sí deben entender cómo funcionan, qué limitaciones tienen y cómo aplicarlos de forma responsable.

Los perfiles más relacionados con LLM incluyen ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, especialistas en procesamiento del lenguaje natural, arquitectos de soluciones de IA, consultores de automatización, analistas de datos y responsables de gobernanza tecnológica. También es útil entender qué es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial y cómo se integra con soluciones empresariales.

Una formación como la Maestría en Inteligencia Artificial puede ayudar a comprender tanto los fundamentos técnicos como las aplicaciones empresariales de estos sistemas. En un mercado donde los modelos LLM ya forman parte de productos, servicios y procesos internos, desarrollar criterio técnico y estratégico será cada vez más importante.

Bibliografía relevante

IBM. (s. f.). What are large language models (LLMs)? Tomado de: https://www.ibm.com/think/topics/large-language-models
NVIDIA. (s. f.). What are Large Language Models? Tomado de: https://www.nvidia.com/en-us/glossary/large-language-models/
NIST. (2023). AI Risk Management Framework. Tomado de: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
OWASP. (2025). OWASP Top 10 for LLM Applications. Tomado de: https://genai.owasp.org/llm-top-10/