¡Hola! Soy Mana.
Hoy vamos a hablar de una tecnología clave detrás de la inteligencia artificial generativa: los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés).
Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini funcionan gracias a estos LLM. Comprender cómo funcionan nos ayuda a usarlos de forma más consciente y efectiva.
🔠 ¿Qué es un modelo de lenguaje?
Un modelo de lenguaje es un sistema que predice qué palabra viene a continuación en una oración.
Ejemplo: «Hoy fui a una cafetería y tomé un (______)»
→ Posibles respuestas: «café», «té», «jugo»
Para hacer estas predicciones con alta precisión, los LLM se entrenan con grandes cantidades de texto.
🧠 ¿Cómo están construidos los LLM?
La mayoría de los LLM modernos se basan en una arquitectura llamada Transformer.
Características principales:
- Tokenización: El texto se divide en pequeñas partes. Ejemplo: «ChatGPT» → [«Chat», «G», «PT»]
- Embeddings: Los tokens se convierten en vectores numéricos para que la máquina los entienda
- Self-Attention: La IA determina qué palabras se relacionan dentro de un contexto
- Capas múltiples: La información se procesa en etapas, desde lo básico hasta lo complejo
🔍 Ejemplos concretos
Tokenización: La frase «Estoy usando ChatGPT» puede dividirse en [«Estoy», «usando», «Chat», «G», «PT»]. Esto permite que la IA entienda fragmentos de palabras.
Embeddings: Palabras como «café» y «té» estarán representadas por vectores numéricos similares, ya que tienen significados relacionados.
Self-Attention: En la frase «Pedro le dio un regalo a Ana. Ella sonrió.», el modelo detecta que «ella» se refiere a «Ana».
Capas múltiples: Así como las personas piensan paso a paso, los LLM procesan texto en niveles: primero entienden palabras, luego frases y finalmente el contexto general.
📚 ¿Cómo aprenden los LLM?
1. Preentrenamiento
- Se entrenan con una gran cantidad de texto de internet
- Aprenden gramática, vocabulario y conocimiento general
- Predicen palabras faltantes como en un juego de completar espacios
2. Ajuste fino (Fine-tuning)
- Se adaptan a tareas específicas como chat, traducción o resumen
3. Aprendizaje con retroalimentación humana (RLHF)
- Se mejora el modelo usando opiniones humanas sobre sus respuestas
- Esto ayuda a hacerlo más claro, educado y útil
📘 Conclusión
Los LLM son una tecnología poderosa que permite a la IA generar texto, responder preguntas y mucho más. Saber cómo funcionan nos ayuda a usarlos de forma más segura y efectiva.
¡Sigamos aprendiendo sobre IA juntos! 📘
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