¿Qué son los LLMs?
Los LLMs (del inglés Large Language Models, modelos grandes del lenguaje) son sistemas de IA entrenados con enormes colecciones de texto para predecir la siguiente palabra en una secuencia. Con esa habilidad básica, pueden redactar, resumir, traducir, responder preguntas, escribir código y razonar sobre instrucciones en lenguaje natural.
Aprenden patrones estadísticos del lenguaje (gramática, hechos observados en los datos, estilos) y generan texto token a token en función del prompt (instrucciones + contexto). Aunque son muy capaces, no comprenden el mundo como las personas y pueden alucinar (inventar información plausible).
En la práctica, suelen ofrecer:
- Ventanas de contexto para “leer” instrucciones y documentación.
- Ajustes como fine-tuning o tool use (conexión a herramientas externas).
- Controles de seguridad y políticas de uso responsable.
Ejemplos
Existen múltiples ejemplos de LLMs y aplicaciones prácticas:
- Modelos:
GPT-4/5 (OpenAI), Claude (Anthropic), Llama (Meta, de código abierto), Mistral/Mixtral (Mistral AI), Gemini (Google). Se diferencian por tamaño, capacidades, licencias y costes. - Usos comunes:
Asistentes conversacionales (atención al cliente, helpdesk), resumen y clasificación de documentos, búsqueda con generación (RAG) para responder con fuentes propias, traducción y corrección de estilo, asistencia de programación (explicar código, generar pruebas), extracción de datos estructurados desde texto libre. - Integraciones típicas:
Aplicaciones con API (por ejemplo, para analizar tickets de soporte o formularios), plugins/herramientas que permiten a un LLM consultar bases de datos, navegar, o ejecutar funciones, y despliegues on-premise con modelos abiertos para cumplir requisitos de privacidad.
