2.3 Modelos de Lenguaje y Procesamiento del Lenguaje Natural

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

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

Desde fuera puede parecer que estos sistemas piensan o razonan, pero en realidad su funcionamiento se basa en una idea bastante simple: aprender patrones del lenguaje a partir de enormes cantidades de texto. Los modelos analizan millones o miles de millones de frases y aprenden qué palabras suelen aparecer juntas y en qué contexto.

Para entenderlo de forma sencilla, podemos imaginarlo como cuando una persona ha leído miles de libros y conversaciones: poco a poco empieza a reconocer cómo se construyen las frases, cómo se relacionan los conceptos y qué tipo de respuestas suelen aparecer en cada situación.

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Cómo se entrena un modelo de lenguaje

Detrás de estos sistemas existe un proceso técnico complejo. Los modelos de lenguaje modernos se entrenan utilizando redes neuronales muy grandes con millones o incluso miles de millones de parámetros. Durante el entrenamiento, el modelo aprende una tarea muy concreta: predecir la siguiente palabra (o token) dentro de una frase.

Por ejemplo, si el modelo recibe una frase como:

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

el sistema calcula qué palabras tienen más probabilidad de aparecer a continuación: producen, generan, transforman, etc.

Al repetir este proceso millones de veces con grandes conjuntos de texto, el modelo acaba aprendiendo:

• gramática y estructura del lenguaje

• relaciones entre conceptos

• patrones comunes de razonamiento

• conocimiento general presente en los datos

Cuando el entrenamiento termina, el modelo puede generar texto nuevo utilizando esos patrones aprendidos.

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Las etapas para construir un sistema conversacional

El desarrollo de un sistema conversacional basado en IA suele implicar varias fases.

1. Recopilación de datos

El primer paso consiste en reunir un gran conjunto de textos que sirva para entrenar el modelo. Estos datos suelen proceder de muchas fuentes distintas, como:

• libros

• artículos científicos

• páginas web

• documentación técnica

• conversaciones

En modelos orientados a un ámbito específico —por ejemplo, educación científica— los datos pueden incluir explicaciones de biología, problemas resueltos de física o ejercicios de matemáticas.

La calidad de los datos es crucial, porque el modelo aprende directamente de esos ejemplosejemplos..

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2. Preparación del texto

Antes de entrenar el modelo, los datos deben prepararse. Esto implica limpiar los textos, eliminar duplicados y normalizar formatos.

Después se realiza un proceso llamado tokenización, en el que el texto se divide en unidades más pequeñas llamadas tokens. Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o incluso un símbolo.

Por ejemplo, una frase como:

“La inteligencia artificial aprende rápido”

se transforma en una secuencia de tokens que el modelo puede procesar numéricamente.numéricamente

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3. Entrenamiento del modelo

Una vez preparados los datos, comienza el entrenamiento. El modelo recibe una secuencia de tokens y debe predecir cuál será el siguiente. Si se equivoca, el algoritmo ajusta los parámetros de la red neuronal para mejorar la predicción.

Este proceso se repite millones de veces. Con el tiempo, el modelo aprende patrones cada vez más complejos del lenguaje.

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

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4. Ajuste para conversación

Un modelo entrenado con texto general no necesariamente sabe mantener una conversación. Por eso suele realizarse una fase adicional de ajuste en la que el sistema aprende a responder preguntas o a interactuar con usuarios.

Para ello se utilizan ejemplos de diálogo o pares de pregunta–respuesta, 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 proceso enseña al modelo a generar respuestas más estructuradas y útiles.útiles

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5. Evaluación y mejora

Una vez entrenado, el modelo se somete a diferentes pruebas para comprobar si:

• responde correctamente a preguntas

• mantiene coherencia en conversaciones

• evita generar información incorrecta

En función de los resultados, se pueden realizar nuevos ajustes o mejoras en el entrenamiento.

NLP, LLM y el auge de la IA generativa

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es el área de la inteligencia artificial que intenta que las máquinas puedan comprender, analizar y generar lenguaje humano. Durante muchos años, las técnicas de NLP se basaban en reglas lingüísticas o modelos estadísticos relativamente simples. Estos métodos permitían realizar tareas concretas, como clasificar textos o detectar palabras clave, pero tenían limitaciones importantes cuando se trataba de comprender el contexto completo de una frase o manejar conversaciones complejas.

El panorama cambió radicalmente con la llegada del Deep Learning y, especialmente, con la arquitectura transformer, que permitió construir modelos capaces de analizar grandes cantidades de texto teniendo en cuenta el contexto completo de las palabras. A partir de estos avances surgieron los Large Language Models (LLM), modelos de lenguaje entrenados con enormes colecciones de texto que pueden realizar múltiples tareas lingüísticas con un único sistema.

Gracias a estos modelos, muchas tareas clásicas de NLP pueden abordarse hoy de forma más eficiente y flexible. En lugar de construir un sistema diferente para cada tarea —por ejemplo, uno para traducir textos y otro para resumir documentos— los LLM pueden resolver muchas de estas tareas simplemente mediante instrucciones o ejemplos.

Entre las principales tareas del NLP encontramos varias que hoy se utilizan de forma cotidiana en múltiples aplicaciones tecnológicas:

• Traducción automática, que permite traducir textos entre diferentes idiomas.

• Análisis de sentimiento, utilizado para detectar opiniones positivas o negativas en redes sociales o reseñas de productos.

• Clasificación de textos, por ejemplo para detectar spam o categorizar documentos.

• Reconocimiento de entidades, que identifica nombres de personas, lugares o organizaciones dentro de un texto.

• Resumen automático de documentos, útil para procesar grandes cantidades de información.

• Sistemas de pregunta-respuesta, capaces de responder preguntas sobre un texto o una base de conocimiento.

• Conversación automática, como la que se produce en chatbots y asistentes virtuales.

A partir de estas capacidades del NLP han surgido muchas aplicaciones de IA generativa, donde los modelos no solo analizan información, sino que también crean contenido nuevo. Los modelos actuales pueden generar textos completos, redactar artículos, producir código de programación, crear resúmenes o mantener conversaciones relativamente complejas con los usuarios.

Esto ha dado lugar a una gran variedad de herramientas basadas en modelos de lenguaje: asistentes conversacionales, sistemas de apoyo a la programación, motores de búsqueda inteligentes o plataformas educativas capaces de generar explicaciones y ejercicios. Además, estos modelos también se utilizan para generar otros tipos de contenido, como imágenes, audio o vídeo, combinando el lenguaje con otros tipos de datos.

En definitiva, el NLP ha pasado de ser un campo especializado dentro de la inteligencia artificial a convertirse en uno de los motores principales de la IA actual. Los avances en Deep Learning y en los modelos de lenguaje han permitido que las máquinas interactúen con el lenguaje humano de una forma mucho más natural, lo que explica el rápido crecimiento de aplicaciones basadas en chatbots, asistentes inteligentes y sistemas generativos.

 

Ampliando los modelos

En la práctica, cuando se quiere construir un sistema conversacional o un chatbot basado en inteligencia artificial, existen dos caminos principales. El primero sería entrenar un modelo completamente desde cero, lo que implica construir la red neuronal y alimentarla con enormes cantidades de datos para que aprenda el lenguaje. Este proceso requiere infraestructuras muy potentes, grandes centros de datos y semanas o meses de entrenamiento, por lo que normalmente solo está al alcance de grandes empresas tecnológicas o centros de investigación.

Por esta razón, lo más habitual hoy en día no es empezar desde cero, sino partir de un modelo ya entrenado y adaptarlo a una tarea concreta. Los grandes modelos de lenguaje ya poseen un conocimiento general del lenguaje porque han sido entrenados con enormes colecciones de texto. A partir de ahí se pueden ajustar o especializar mediante distintas técnicas.

Una de las más conocidas es el fine-tuning, que consiste en volver a entrenar el modelo con un conjunto de datos más pequeño y específico para que aprenda el vocabulario, el estilo o los patrones de un determinado dominio. Por ejemplo, un modelo general puede adaptarse para responder preguntas médicas, jurídicas o educativas entrenándolo con ejemplos propios de ese ámbito. En este proceso se ajustan los parámetros internos del modelo para que responda mejor en ese contexto concreto.

Otra técnica muy utilizada es RAG (Retrieval-Augmented Generation), que en lugar de modificar el modelo permite conectarlo a fuentes de información externas, como bases de datos o colecciones de documentos. Cuando el usuario hace una pregunta, el sistema primero busca información relevante en esos documentos y luego utiliza el modelo de lenguaje para generar la respuesta combinando su conocimiento previo con esos datos recuperados. De esta forma el modelo puede trabajar con información actualizada o especializada sin necesidad de volver a entrenarlo.

También se utilizan estrategias de prompting avanzado, que consisten en diseñar cuidadosamente las instrucciones o ejemplos que se proporcionan al modelo para guiar su comportamiento. En muchos casos, una buena forma de plantear la pregunta o proporcionar contexto adicional puede mejorar notablemente la calidad de las respuestas.

En definitiva, los modelos de lenguaje actuales no funcionan como una mente humana que razona de forma consciente. Su comportamiento se basa en aprender patrones estadísticos del lenguaje a partir de grandes cantidades de datos y utilizar esos patrones para generar nuevas frases. Sin embargo, cuando estos modelos se entrenan a gran escala y se combinan con técnicas como el fine-tuning o el RAG, pueden producir respuestas sorprendentemente coherentes y útiles.

Para visualizarlo con un ejemplo educativo, imaginemos que queremos construir un modelo orientado a resolver problemas de física de bachillerato. El sistema podría entrenarse con miles de ejemplos donde aparece una pregunta y su resolución paso a paso. Por ejemplo:

“Un objeto de 5 kg acelera a 2 m/s². Calcula la fuerza aplicada.”
El modelo aprendería que debe aplicar la segunda ley de Newton, usar la fórmula F = m · a y calcular el resultado.

Del mismo modo, podría entrenarse con ejemplos de biología —como preguntas sobre la función del ADN— o de química, como ajustar ecuaciones químicas. Con suficientes ejemplos, el modelo acaba aprendiendo los patrones de explicación y resolución de problemas que aparecen en esos campos.

Esto explica por qué hoy es posible crear asistentes especializados en educación, ciencia o cualquier otro ámbito: no porque la máquina “entienda” el conocimiento como lo haría una persona, sino porque ha aprendido cómo suelen formularse las preguntas y cómo suelen construirse las respuestas dentro de esos dominios.

La evolución de los modelos de lenguaje

Parametrización de modelos

Para comprender cómo funcionan realmente los modelos de lenguaje actuales, conviene conocer algunos conceptos fundamentales. Estos conceptos explican cómo procesan el texto, cómo se entrenan, qué recursos necesitan y por qué algunos modelos son enormes mientras otros pueden ejecutarse en un ordenador personal.personal

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1. Tokens: las unidades básicas del lenguaje

Los modelos de lenguaje no trabajan directamente con palabras completas como hacemos los humanos. En su lugar, el texto se divide en pequeñas unidades llamadas tokens.

Un token puede ser:

• una palabra completa

• parte de una palabra

• un número

• un signo de puntuación

Por ejemplo, una palabra larga como “computadora” puede dividirse en varios tokens dependiendo del sistema de tokenización utilizado.

Los tokens son importantes por varias razones:

• determinan cuánta información puede procesar el modelo

• influyen en el coste de uso de muchos servicios de IA

• marcan la longitud máxima de una conversación

Los modelos generan texto prediciendo el siguiente token más probable basándose en los tokens anteriores.anteriores

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2. Contexto: la memoria del modelo

El contexto (o context window) es la cantidad de texto que el modelo puede analizar al mismo tiempo. En otras palabras, es la cantidad de tokens que el modelo puede “recordar” durante una conversación o una tarea.

Cuanto mayor es el contexto, más información puede utilizar el modelo para responder.

Esto es clave en tareas como:

• analizar documentos largos

• resumir informes

• revisar código

• mantener conversaciones complejas

Los modelos antiguos tenían contextos muy pequeños (unos cientos o miles de tokens). Hoy existen modelos capaces de manejar cientos de miles o incluso millones de tokens, lo que permite analizar documentos muy extensos o incluso libros completos.

Sin embargo, aumentar el contexto también aumenta el coste computacional, porque el cálculo de atención en los transformers crece rápidamente con la longitud del texto.texto

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3. Prompt: la instrucción que guía al modelo

El prompt es la instrucción o pregunta que el usuario proporciona al modelo.

Puede ser algo simple:

“Explica qué es la fotosíntesis”

o algo más elaborado:

“Explica la fotosíntesis para alumnos de 1º de ESO usando ejemplos sencillos”.

La forma en que se formula el prompt influye mucho en la calidad de la respuesta. Por eso en los últimos años ha surgido una disciplina conocida como ingeniería de prompting, que estudia cómo diseñar instrucciones eficaces para los modelos.modelos

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4. Cómo se entrenan los modelos de lenguaje

Los LLM se entrenan utilizando redes neuronales profundas basadas en transformers y enormes colecciones de texto.

Durante el entrenamiento el modelo aprende a predecir el siguiente token en una secuencia. Por ejemplo:

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

El modelo aprende que las siguientes palabras más probables pueden ser:

• producen

• generan

• transforman

Este proceso se repite billones de veces con grandes conjuntos de datos.

Los datasets utilizados suelen incluir:

• páginas web

• libros

• artículos científicos

• código fuente

• documentos técnicos

Por ejemplo, algunos modelos se han entrenado con más de un billón de tokens de texto procedentes de múltiples fuentes públicas.públicas

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5. Tamaño del modelo: los parámetros

Otro concepto clave es el número de parámetros.

Los parámetros son los valores internos que la red neuronal ajusta durante el entrenamiento para aprender patrones.

Algunos ejemplos aproximados:

• GPT-1 → 117 millones de parámetros

• GPT-2 → 1.500 millones

• GPT-3 → 175.000 millones

El aumento del número de parámetros permitió mejoras importantes en la capacidad de los modelos para comprender y generar texto.

Sin embargo, los modelos más grandes requieren enormes recursos de computación.

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6. Coste de entrenamiento y recursos necesarios

Entrenar modelos de lenguaje es extremadamente costoso.

Por ejemplo:

• entrenar un modelo de 13 mil millones de parámetros puede costar alrededor de 1 millón de dólares y requerir miles de GPUs funcionando durante semanas.

Entrenar modelos gigantes como GPT-3 puede costar millones de dólares en infraestructura y energía.

Por esta razón, la mayoría de organizaciones no entrenan modelos desde cero, sino que adaptan modelos ya existentes mediante técnicas como:

• fine tuning

• LoRA

• RAG

• prompt engineering

Estas técnicas permiten especializar modelos sin repetir todo el entrenamiento.

7. Tabla resumen de algunos modelos populares

Tipos de modelos de lenguaje: propietarios, abiertos, online y locales

Hoy en día los modelos de lenguaje pueden clasificarse de varias formas según cómo se distribuyen, cómo se ejecutan y qué grado de acceso tenemos a ellos. Comprender estas diferencias es importante porque determina cómo podemos utilizarlos, qué recursos necesitamos y qué control tenemos sobre los datos.

Una primera distinción importante es entre modelos propietarios y modelos abiertos.

Los modelos propietarios son desarrollados por grandes empresas tecnológicas que no publican completamente su arquitectura, sus datos de entrenamiento o sus pesos internos. El acceso suele realizarse a través de plataformas online o APIs. Ejemplos conocidos son los modelos GPT de OpenAI, Gemini de Google o Claude de Anthropic. Estos modelos suelen ofrecer un rendimiento muy alto porque están entrenados con enormes infraestructuras y grandes volúmenes de datos. Sin embargo, su uso depende de las condiciones de la empresa que los desarrolla y normalmente implica acceso a través de servicios en la nube.

Por otro lado, existen los modelos abiertos u open source, en los que gran parte del modelo se publica para que investigadores y desarrolladores puedan utilizarlos, estudiarlos o adaptarlos. Ejemplos conocidos son Llama (Meta), Mistral, Falcon o algunas versiones de Qwen. Estos modelos han impulsado mucho la investigación porque permiten experimentar, crear nuevas aplicaciones o ejecutar inteligencia artificial sin depender completamente de grandes plataformas tecnológicas.

Otra clasificación muy importante es la forma en la que se ejecutan los modelos: online o localmente.

Muchos modelos actuales se utilizan a través de APIs en la nube. En este modelo, el usuario o el desarrollador envía una consulta a un servidor a través de internet y recibe la respuesta del modelo. Este enfoque tiene varias ventajas: no requiere disponer de hardware potente, permite acceder a modelos muy grandes y las empresas pueden actualizar continuamente los sistemas. Sin embargo, también implica dependencia de conexión a internet, posibles costes de uso y menor control sobre los datos enviados.

Frente a este modelo han surgido en los últimos años herramientas que permiten ejecutar modelos de lenguaje directamente en un ordenador local, sin necesidad de conexión a internet. Plataformas como Ollama, LM Studio o text-generation-webui permiten descargar modelos y utilizarlos de forma privada en el propio equipo. Estas herramientas actúan como gestores que permiten instalar, ejecutar y probar modelos de lenguaje en local.

El uso local tiene varias ventajas importantes. Por un lado, mejora la privacidad, ya que las consultas y los documentos analizados no salen del ordenador o del servidor interno. Además, permite integrar modelos en sistemas propios o en entornos corporativos sin depender de servicios externos. Por ejemplo, una organización puede cargar documentos internos y crear un sistema de consulta basado en IA sin enviar esa información a servicios en la nube.

Finalmente, también podemos distinguir entre modelos grandes y modelos ligeros. Los modelos más grandes pueden tener cientos de miles de millones de parámetros y requieren grandes infraestructuras para funcionar. Son los que suelen utilizarse en servicios en la nube. En cambio, han aparecido versiones más ligeras o compactas que sacrifican parte del rendimiento a cambio de poder ejecutarse en ordenadores personales o servidores pequeños. Este tipo de modelos permite experimentar con IA de forma local y accesible, algo especialmente interesante en entornos educativos o de investigación.

En conjunto, el ecosistema actual de modelos de lenguaje es muy diverso. Existen modelos abiertos y propietarios, servicios online y sistemas que funcionan localmente, así como versiones gigantes y versiones ligeras. Esta diversidad es precisamente una de las razones por las que la inteligencia artificial se está extendiendo tan rápidamente: cada organización puede elegir el tipo de modelo que mejor se adapte a sus necesidades, recursos y nivel de control sobre los datos.