2.3 Modelos de Lenguaje LLM

Los modelos de lenguaje: cómo las máquinas aprenden a entender y generar texto

En los últimos años, uno de los avances más visibles dentro del campo de la inteligencia artificial ha sido el desarrollo de los modelos de lenguaje. Estas herramientas son las que permiten que hoy podamos conversar con sistemas de IA, pedirles que redacten textos, expliquen conceptos, generen código o resuman documentos.

Aunque desde fuera pueda parecer que estos sistemas “piensan” o “razonan”, su funcionamiento se basa en una idea relativamente sencilla: aprender patrones del lenguaje a partir de enormes cantidades de texto.

Para entender cómo funcionan y por qué han evolucionado tan rápido en los últimos años, conviene ver primero su origen.

Entrenamiento de un modelo

El desarrollo reciente de los modelos de lenguaje ha hecho posible crear sistemas capaces de mantener conversaciones complejas, explicar conceptos científicos o resolver problemas matemáticos. Sin embargo, detrás de estos sistemas existe un proceso técnico complejo que implica entrenar modelos neuronales con grandes cantidades de datos.

Cuando se habla de “crear o entrenar tu propio chat”, en realidad se hace referencia a adaptar o construir un modelo de lenguaje que pueda responder preguntas dentro de un dominio determinado. Este proceso puede realizarse de diferentes formas y con distintos niveles de complejidad, desde entrenar un modelo desde cero hasta adaptar uno ya existente mediante técnicas como el fine-tuning.

Comprender este proceso, aunque sea de forma conceptual, resulta útil para entender cómo funcionan los sistemas de inteligencia artificial actuales.

Qué significa entrenar un modelo de lenguaje

Entrenar un modelo de lenguaje consiste en ajustar millones o incluso miles de millones de parámetros de una red neuronal para que aprenda patrones del lenguaje humano.

Durante el entrenamiento, el modelo aprende a predecir la siguiente palabra o token en una secuencia de texto. Por ejemplo, si recibe la frase:

“La fotosíntesis es el proceso mediante el cual las plantas…”

el modelo aprende que palabras como producen, generan o transforman tienen una alta probabilidad de aparecer a continuación.

Al repetir este proceso millones de veces con grandes conjuntos de datos, el modelo aprende:

gramática y estructura del lenguaje
relaciones entre conceptos
patrones de razonamiento
conocimiento general del mundo.

Cuando el entrenamiento finaliza, el modelo puede generar texto nuevo basándose en esos patrones aprendidos.

Etapas para entrenar un chat basado en IA

El desarrollo de un sistema conversacional basado en modelos de lenguaje suele implicar varias etapas.

1. Recopilación del dataset

El primer paso consiste en reunir un conjunto de datos que sirva para entrenar el modelo. Estos datos suelen ser grandes colecciones de texto procedentes de diferentes fuentes:

libros
artículos científicos
páginas web
documentos técnicos
conversaciones.

En modelos orientados a educación científica, los datos podrían incluir:

explicaciones de biología
problemas resueltos de física
ejercicios de matemáticas
textos de química.

La calidad del dataset es fundamental, ya que el modelo aprenderá directamente de esos ejemplos.

2. Preprocesamiento de los datos

Antes de entrenar el modelo, los textos deben prepararse mediante varios pasos.

Entre ellos:

limpieza del texto
eliminación de duplicados
normalización de formato
filtrado de contenido irrelevante.

Después se realiza un proceso llamado tokenización, en el que el texto se divide en unidades más pequeñas llamadas tokens.

Los tokens pueden ser:

palabras
partes de palabras
caracteres.

Por ejemplo, la palabra biología podría dividirse en varios tokens dependiendo del modelo.

3. Entrenamiento del modelo

Una vez preparados los datos, comienza el proceso de entrenamiento.

El modelo recibe una secuencia de tokens y debe predecir el siguiente token. Si la predicción es incorrecta, el algoritmo ajusta los parámetros de la red neuronal para mejorar el resultado.

Este proceso se repite millones de veces.

Con el tiempo, el modelo aprende patrones complejos como:

relaciones entre conceptos científicos
estructuras gramaticales
formas de resolver problemas.

Los modelos actuales suelen basarse en la arquitectura Transformer, que utiliza mecanismos de atención para analizar el contexto de las palabras dentro de una frase.

4. Ajuste para conversación

Un modelo entrenado con texto general no necesariamente sabe mantener conversaciones. Por ello suele realizarse una fase adicional para adaptarlo al diálogo.

Esto puede hacerse mediante:

datasets de preguntas y respuestas
ejemplos de conversación
técnicas de alineamiento.

Por ejemplo, el modelo puede entrenarse con pares como:

Pregunta:

¿Qué es la ley de Ohm?

Respuesta:

La ley de Ohm establece que la intensidad de corriente que circula por un conductor es proporcional al voltaje aplicado…

Este tipo de ejemplos enseña al modelo a responder preguntas de forma estructurada.

5. Evaluación y mejora

Después del entrenamiento se evalúa el comportamiento del modelo.

Se comprueba si:

responde correctamente a preguntas
mantiene coherencia en conversaciones
evita generar información incorrecta.

En función de los resultados, pueden realizarse nuevas iteraciones de entrenamiento o ajustes adicionales.

Entrenar un modelo desde cero vs adaptar un modelo existente

En la práctica existen dos formas principales de crear un chat propio.

Entrenar un modelo desde cero

Consiste en construir el modelo y entrenarlo completamente con un dataset propio.

Esto requiere:

grandes cantidades de datos
infraestructura de computación avanzada
semanas o meses de entrenamiento.

Por esta razón, suele realizarse solo en grandes empresas o centros de investigación.

Adaptar un modelo existente

Es la opción más habitual.

En este caso se utiliza un modelo preentrenado y se adapta mediante técnicas como:

fine-tuning
RAG
prompting avanzado.

Esto permite crear chats especializados con menos recursos.

Ejemplo conceptual en educación científica

Imaginemos que queremos entrenar un modelo orientado a resolver problemas de física de bachillerato.

El dataset podría incluir miles de ejemplos como:

Pregunta:

Un objeto de 5 kg acelera a 2 m/s². Calcula la fuerza aplicada.

Respuesta:

Aplicamos la segunda ley de Newton:
F = m · a
F = 5 × 2
F = 10 N.

Con suficientes ejemplos, el modelo aprendería el patrón de resolución.

Ejemplo en biología

Dataset de ejemplo:

Pregunta:

¿Cuál es la función del ADN?

Respuesta:

El ADN contiene la información genética que permite a las células fabricar proteínas y transmitir características hereditarias.

Ejemplo en química

Pregunta:

Ajusta la ecuación: H₂ + O₂ → H₂O.

Respuesta:

La ecuación ajustada es: 2H₂ + O₂ → 2H₂O.

Recursos para comprender cómo se entrenan los modelos

Uno de los investigadores que mejor ha explicado públicamente estos procesos es Andrej Karpathy, antiguo investigador de OpenAI y profesor en Stanford University.

Su trabajo divulgativo explica con claridad cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo pueden entrenarse.

Un vídeo muy recomendable es:

En este vídeo se muestra paso a paso cómo construir un pequeño modelo de lenguaje similar a GPT, explicando:

tokenización
arquitectura Transformer
entrenamiento del modelo
generación de texto.

También es muy interesante su vídeo:

En él se ofrece una explicación clara de cómo funcionan los LLM modernos.

Conclusión

Entrenar un chat basado en modelos de lenguaje es un proceso que combina grandes conjuntos de datos, redes neuronales profundas y algoritmos de aprendizaje automático. Aunque los modelos actuales requieren infraestructuras complejas para su entrenamiento completo, comprender su funcionamiento ayuda a entender cómo la inteligencia artificial es capaz de generar texto, responder preguntas y mantener conversaciones.

Desde un punto de vista conceptual, el entrenamiento de un chat implica varias etapas: recopilación de datos, preprocesamiento, entrenamiento del modelo, ajuste para conversación y evaluación. Estas fases permiten transformar grandes colecciones de texto en sistemas capaces de interactuar con las personas.

Hoy en día, la mayoría de aplicaciones no entrenan modelos desde cero, sino que adaptan modelos existentes mediante técnicas como el fine-tuning o el uso de datos externos. Sin embargo, el principio fundamental sigue siendo el mismo: aprender patrones del lenguaje a partir de grandes cantidades de ejemplos.

Comprender este proceso permite interpretar mejor las capacidades y limitaciones de los sistemas de inteligencia artificial que utilizamos actualmente y abre la puerta a desarrollar herramientas cada vez más especializadas en campos como la educación científica.

El origen: enseñar a las máquinas a predecir palabras

Los modelos de lenguaje nacen de una pregunta aparentemente simple:

¿Puede una máquina aprender a predecir cuál será la siguiente palabra de una frase?

Por ejemplo, en una frase como:

“Hoy hace mucho ___”

La mayoría de las personas completaría la frase con palabras como calor, frío o viento. Nuestro cerebro aprende estas probabilidades porque ha estado expuesto al lenguaje durante años.

Los modelos de lenguaje hacen algo parecido. Durante su entrenamiento analizan millones o incluso billones de palabras procedentes de libros, páginas web, artículos o conversaciones.

Su objetivo principal es aprender a responder a una pregunta muy concreta:

¿Qué palabra es más probable que venga después en una secuencia de texto?

A partir de esta tarea aparentemente simple, los modelos terminan aprendiendo una enorme cantidad de conocimiento implícito sobre:

gramática
estilo
contexto
relaciones entre conceptos
estructuras narrativas

Este aprendizaje estadístico del lenguaje es lo que permite que puedan generar textos coherentes.

La evolución de los modelos de lenguaje

Durante muchos años los modelos de lenguaje eran relativamente simples. Utilizaban métodos estadísticos que analizaban secuencias cortas de palabras.

Por ejemplo, los sistemas podían calcular probabilidades como:

después de “buenos” suele venir “días”
después de “por favor” suele venir “gracias”

Sin embargo, estos modelos tenían una limitación importante: solo podían manejar contextos muy pequeños.

El gran salto llegó con el desarrollo del Deep Learning y especialmente con la aparición de la arquitectura Transformer en 2017.

Los Transformers permitieron que los modelos analizaran frases completas, párrafos e incluso documentos enteros, entendiendo las relaciones entre palabras muy distantes dentro de un texto.

A partir de ese momento surgieron los llamados Large Language Models (LLM), o modelos de lenguaje de gran tamaño.

Algunos de los modelos más importantes actualmente

En la actualidad existen numerosos modelos de lenguaje desarrollados por empresas tecnológicas y por comunidades de investigación.

Entre los más conocidos podemos mencionar:

GPT (OpenAI)
Es uno de los modelos más populares. La familia GPT (Generative Pre-trained Transformer) ha sido responsable de gran parte del auge reciente de los asistentes conversacionales.

Gemini (Google)
Modelo desarrollado por Google que integra capacidades de lenguaje, razonamiento y multimodalidad (texto, imágenes, etc.).

Claude (Anthropic)
Un modelo diseñado con especial atención a la seguridad y al alineamiento con valores humanos.

Llama (Meta)
Una familia de modelos muy influyente porque varias versiones han sido liberadas como open source, permitiendo a investigadores y desarrolladores utilizarlos y adaptarlos.

Mistral
Uno de los proyectos europeos más interesantes en el campo de los modelos abiertos, con modelos eficientes que pueden ejecutarse incluso en equipos relativamente modestos.

Qwen (Alibaba)
Una familia de modelos muy competitiva en varios idiomas y con versiones accesibles para uso local.

Estos modelos comparten una misma base tecnológica —los Transformers— pero difieren en aspectos como:

tamaño
datos de entrenamiento
optimización
licencias de uso

Modelos online y modelos offline

Otra distinción importante es cómo se utilizan estos modelos.

Modelos accesibles mediante API

Muchas empresas ofrecen sus modelos a través de APIs (interfaces de programación). Esto significa que los desarrolladores pueden enviar una consulta al modelo a través de internet y recibir una respuesta.

Este enfoque tiene varias ventajas:

no requiere hardware potente
acceso inmediato a modelos muy grandes
actualizaciones constantes

Sin embargo, también presenta algunas limitaciones:

dependencia de internet
posibles costes de uso
menor control sobre los datos enviados

Modelos ejecutados localmente (offline)

En los últimos años han surgido herramientas que permiten ejecutar modelos de lenguaje directamente en un ordenador local.

Plataformas como:

Ollama
LM Studio
text-generation-webui

permiten descargar modelos y utilizarlos sin conexión a internet.

Este enfoque tiene ventajas importantes:

mayor privacidad
control total sobre los datos
posibilidad de integrar el modelo en sistemas propios

Por ejemplo, una organización puede cargar documentos internos y crear un sistema de consulta privado sin que la información salga de sus servidores.

Modelos open source y modelos propietarios

También es habitual distinguir entre modelos abiertos y modelos propietarios.

Modelos propietarios

Son desarrollados por empresas que no publican completamente el modelo ni sus datos de entrenamiento.

Ejemplos conocidos:

GPT
Gemini
Claude

Suelen ofrecer alto rendimiento, pero su uso depende de las condiciones de la empresa que los desarrolla.

Modelos open source

En estos casos el modelo (o al menos gran parte de él) se publica para que investigadores y desarrolladores puedan utilizarlo, modificarlo o adaptarlo.

Ejemplos:

Llama
Mistral
Falcon
Qwen open

Este enfoque favorece la investigación, la transparencia y la innovación, ya que muchas personas pueden experimentar con los modelos.

Conceptos clave para entender cómo funcionan

Cuando se trabaja con modelos de lenguaje aparecen algunos conceptos fundamentales que conviene entender.

Tokens

Los modelos no trabajan exactamente con palabras, sino con tokens.

Un token puede ser:

una palabra
parte de una palabra
un signo de puntuación

Por ejemplo, la palabra “computadora” podría dividirse en varios tokens.

El número de tokens determina en muchos casos:

el coste de uso en APIs
el tamaño de la conversación que puede procesar el modelo

Contexto

El contexto es la cantidad de texto que el modelo puede analizar a la vez.

En modelos antiguos el contexto era muy pequeño. Hoy existen modelos capaces de manejar cientos de miles de tokens, lo que permite analizar documentos completos, libros o conversaciones largas.

El contexto es clave para tareas como:

resumir documentos
analizar informes
mantener diálogos complejos

Prompt

El prompt es la instrucción que damos al modelo.

La forma en que se formula un prompt puede influir mucho en la calidad de la respuesta. Por eso ha surgido incluso una disciplina conocida como ingeniería de prompting, que estudia cómo formular preguntas o instrucciones de forma eficaz.

Más allá de la conversación: herramientas y aplicaciones

Los modelos de lenguaje no se utilizan solo para conversar. También pueden integrarse en múltiples aplicaciones.

Por ejemplo:

análisis de documentos
generación de informes
asistencia en programación
sistemas de tutoría educativa
clasificación de textos
automatización de tareas administrativas

En muchos casos se combinan con bases de datos o documentos mediante técnicas como RAG (Retrieval Augmented Generation), que permite que el modelo responda utilizando información específica de una organización.

El siguiente paso: agentes de IA

En los últimos años ha empezado a aparecer un nuevo concepto: los agentes de inteligencia artificial.

Mientras que un modelo de lenguaje responde a una pregunta concreta, un agente puede:

planificar tareas
ejecutar acciones
consultar herramientas externas
interactuar con diferentes sistemas

Por ejemplo, un agente podría:

buscar información en internet
analizar los resultados
generar un informe
enviarlo por correo electrónico

Todo ello de forma automática.

El nuevo paradigma: orquestación de agentes

Este enfoque está dando lugar a lo que algunos investigadores llaman orquestación de agentes.

En lugar de un único modelo que lo haga todo, se utilizan varios agentes especializados que colaboran entre sí. Cada uno puede tener una función concreta:

un agente que busca información
otro que analiza datos
otro que genera informes
otro que ejecuta acciones

Este modelo recuerda en cierto modo a un equipo de trabajo humano, donde diferentes especialistas colaboran para resolver un problema complejo.

Un cambio profundo en la interacción con la tecnología

Los modelos de lenguaje están transformando la forma en que interactuamos con los ordenadores.

Durante décadas, para utilizar un sistema informático era necesario aprender comandos, menús o interfaces complejas. Ahora, cada vez más herramientas permiten interactuar simplemente mediante lenguaje natural.

Para el mundo educativo esto abre posibilidades interesantes:

asistentes para el aprendizaje
herramientas de análisis de información
sistemas de tutoría personalizada
apoyo en la creación de materiales didácticos

Comprender cómo funcionan estos modelos —sus capacidades y también sus limitaciones— es un paso importante para utilizarlos de forma crítica y responsable.