{"id":1546,"date":"2026-09-25T21:48:18","date_gmt":"2026-09-25T19:48:18","guid":{"rendered":"https:\/\/antoniofernandez.net\/?p=1546"},"modified":"2026-10-23T19:07:17","modified_gmt":"2026-10-23T17:07:17","slug":"que-es-un-llm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/antoniofernandez.net\/copia-divi\/que-es-un-llm\/","title":{"rendered":"LLM: qu\u00e9 son y c\u00f3mo funcionan los modelos de lenguaje"},"content":{"rendered":"\n
\"LLM
Los modelos de lenguaje LLM utilizan inteligencia artificial para procesar informaci\u00f3n, interpretar instrucciones y generar respuestas.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\n

Los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/strong>, conocidos como LLM (Large Language Models)<\/strong>, son una de las tecnolog\u00edas fundamentales de la inteligencia artificial generativa. Estos modelos pueden interpretar instrucciones, generar textos, resumir documentos, responder preguntas, escribir c\u00f3digo y participar en numerosas tareas relacionadas con el lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini han popularizado el uso de esta tecnolog\u00eda. Sin embargo, es importante distinguir entre las aplicaciones que utilizamos y los modelos de inteligencia artificial que pueden funcionar detr\u00e1s de ellas.<\/p>\n\n\n\n

Comprender qu\u00e9 es un LLM y c\u00f3mo funciona<\/strong> permite entender mejor las posibilidades y limitaciones de la IA generativa. Tambi\u00e9n constituye un primer paso para conocer los agentes de inteligencia artificial<\/strong>, sistemas que pueden combinar modelos de lenguaje con herramientas, fuentes de datos y servicios externos para ejecutar tareas compuestas por diferentes pasos.<\/p>\n\n\n\n

En esta gu\u00eda exploraremos c\u00f3mo funcionan los LLM, cu\u00e1les son algunos de los modelos m\u00e1s conocidos, qu\u00e9 diferencias existen entre modelos abiertos y cerrados y por qu\u00e9 desempe\u00f1an un papel importante en el desarrollo de agentes IA.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

\u00bfC\u00f3mo funciona un LLM?<\/h2>\n\n\n\n

Un LLM es un modelo de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de datos<\/strong> para identificar patrones y relaciones en el lenguaje. Durante su entrenamiento aprende representaciones estad\u00edsticas que le permiten generar texto y realizar diferentes tareas a partir de las instrucciones que recibe.<\/p>\n\n\n\n

Aunque su funcionamiento interno es complejo, podemos entenderlo mediante tres conceptos fundamentales.<\/p>\n\n\n\n

Entrenamiento del modelo<\/h3>\n\n\n\n

Durante el entrenamiento, el modelo procesa grandes conjuntos de datos y ajusta sus par\u00e1metros para mejorar sus predicciones. Muchos LLM modernos utilizan una arquitectura denominada Transformer<\/em><\/a>, que les permite analizar las relaciones entre diferentes elementos de una secuencia.<\/p>\n\n\n\n

El entrenamiento requiere recursos inform\u00e1ticos considerables y su resultado depende, entre otros factores, de la arquitectura del modelo, los datos utilizados y los m\u00e9todos de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Tokens: c\u00f3mo procesa la informaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje no procesan necesariamente las frases como palabras completas. Utilizan unidades denominadas tokens<\/a><\/strong>, que pueden representar palabras, fragmentos de palabras, caracteres u otros elementos.<\/p>\n\n\n\n

Cuando escribimos una instrucci\u00f3n, el sistema transforma el texto en tokens que el modelo puede procesar.<\/p>\n\n\n\n

Generaci\u00f3n de respuestas<\/h3>\n\n\n\n

Cuando recibe una petici\u00f3n, un LLM utiliza el contexto disponible para calcular probabilidades y generar una secuencia de tokens.<\/p>\n\n\n\n

Este proceso permite producir respuestas coherentes, resumir informaci\u00f3n, traducir idiomas o generar c\u00f3digo. Sin embargo, el hecho de que una respuesta resulte convincente no garantiza que sea correcta.<\/p>\n\n\n\n

Por eso es importante verificar la informaci\u00f3n, especialmente cuando se utiliza inteligencia artificial en \u00e1mbitos t\u00e9cnicos, financieros o profesionales.<\/p>\n\n\n\n

\"Diagrama<\/figure>\n\n\n\n

C\u00f3mo procesa una instrucci\u00f3n un modelo de lenguaje y genera una respuesta.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

Principales modelos de lenguaje LLM<\/h2>\n\n\n\n

El desarrollo de la inteligencia artificial generativa ha impulsado la aparici\u00f3n de diferentes familias de modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o<\/strong>. Empresas y comunidades de investigaci\u00f3n desarrollan LLM con distintas arquitecturas, capacidades, modalidades de acceso y condiciones de uso.<\/p>\n\n\n\n

Aunque muchas personas identifican la inteligencia artificial con ChatGPT, existen numerosos modelos que pueden utilizarse para generar contenido, programar, analizar documentos o desarrollar agentes IA.<\/p>\n\n\n\n

Estos son algunos de los m\u00e1s conocidos.<\/p>\n\n\n\n

GPT: los modelos de OpenAI<\/h3>\n\n\n\n

GPT<\/strong> es una familia de modelos desarrollada por OpenAI. Sus diferentes generaciones han incorporado capacidades para trabajar con lenguaje natural, programaci\u00f3n y, seg\u00fan el modelo, diferentes tipos de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

ChatGPT es una aplicaci\u00f3n que permite interactuar con modelos de inteligencia artificial, pero no debe confundirse con un modelo GPT concreto.<\/p>\n\n\n\n

Claude: los modelos de Anthropic<\/h3>\n\n\n\n

Claude<\/strong> es una familia de modelos desarrollada por Anthropic. Puede utilizarse para trabajar con documentos, generar contenido, desarrollar software y realizar diferentes tareas mediante aplicaciones o integraciones.<\/p>\n\n\n\n

Sus modelos tambi\u00e9n pueden incorporarse a sistemas que utilizan herramientas y conexiones con servicios externos.<\/p>\n\n\n\n

Gemini: los modelos de Google<\/h3>\n\n\n\n

Gemini<\/strong> es una familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada por Google. Incluye modelos con capacidades multimodales, que permiten trabajar con diferentes tipos de informaci\u00f3n, dependiendo de la versi\u00f3n utilizada.<\/p>\n\n\n\n

Estos modelos pueden integrarse en aplicaciones y sistemas mediante las herramientas y servicios que proporciona Google.<\/p>\n\n\n\n

Llama y Qwen: otras familias de modelos<\/h3>\n\n\n\n

Llama<\/strong>, desarrollada por Meta, y Qwen<\/strong>, impulsada por Alibaba, son otras dos familias relevantes dentro del ecosistema de modelos de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

Diversas versiones de estas familias permiten descargar sus pesos y ejecutarlas en infraestructura propia, dependiendo de sus requisitos t\u00e9cnicos y condiciones de licencia.<\/p>\n\n\n\n

Esta posibilidad resulta especialmente interesante para quienes desean experimentar con modelos locales, personalizar aplicaciones o desarrollar agentes de inteligencia artificial con mayor control sobre su infraestructura.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 modelo necesita un agente IA?<\/h3>\n\n\n\n

No existe un \u00fanico modelo adecuado para todos los agentes IA<\/a>. La elecci\u00f3n depende de las tareas que deba realizar el sistema, las herramientas que necesite utilizar, los recursos disponibles, los costes y los requisitos de privacidad.<\/p>\n\n\n\n

Un mismo agente puede incluso utilizar diferentes modelos seg\u00fan la tarea, siempre que su arquitectura y las integraciones disponibles lo permitan.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

Modelos de IA abiertos y cerrados: principales diferencias<\/h2>\n\n\n\n

No todos los modelos de lenguaje se distribuyen de la misma manera. Una de las decisiones importantes al desarrollar aplicaciones o agentes IA consiste en elegir entre utilizar modelos accesibles mediante servicios externos o ejecutar modelos cuyos pesos pueden descargarse.<\/p>\n\n\n\n

Aunque habitualmente se habla de modelos abiertos y cerrados<\/strong>, existen diferencias que conviene conocer.<\/p>\n\n\n\n

Modelos cerrados o propietarios<\/h3>\n\n\n\n

Los modelos propietarios suelen ofrecerse mediante aplicaciones o APIs gestionadas por sus proveedores. El usuario puede acceder a sus capacidades, pero normalmente no dispone de todos los elementos necesarios para reproducir o modificar el modelo.<\/p>\n\n\n\n

Este sistema permite utilizar modelos avanzados sin necesidad de disponer de infraestructura propia para ejecutarlos.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el acceso est\u00e1 sujeto a las condiciones del proveedor, sus tarifas, sus l\u00edmites de uso y las caracter\u00edsticas del servicio contratado.<\/p>\n\n\n\n

Modelos de pesos abiertos<\/h3>\n\n\n\n

Algunos desarrolladores permiten descargar los pesos de determinados modelos para ejecutarlos en ordenadores o servidores propios.<\/p>\n\n\n\n

Esta modalidad puede ofrecer un mayor control sobre el entorno de ejecuci\u00f3n y facilitar determinadas tareas de personalizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

No obstante, disponer de los pesos de un modelo no significa necesariamente que sea completamente Open Source<\/strong>. Las condiciones de licencia, el acceso al c\u00f3digo y la disponibilidad de los datos de entrenamiento pueden variar considerablemente.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 opci\u00f3n conviene utilizar?<\/h3>\n\n\n\n

La elecci\u00f3n depende del proyecto. Para comenzar a experimentar, una API puede simplificar el acceso a modelos que requieren importantes recursos inform\u00e1ticos.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, ejecutar un modelo descargable puede resultar interesante cuando se busca controlar la infraestructura, experimentar con configuraciones propias o atender determinados requisitos de privacidad.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n existen arquitecturas h\u00edbridas que combinan modelos alojados por proveedores externos con modelos ejecutados localmente.<\/p>\n\n\n\n

En el desarrollo de agentes IA, ambas alternativas pueden utilizarse dependiendo de las necesidades y caracter\u00edsticas del sistema.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

LLM y agentes IA: c\u00f3mo se conectan los modelos con las herramientas<\/h2>\n\n\n\n

Los modelos de lenguaje (LLM)<\/strong> desempe\u00f1an un papel fundamental en muchos agentes de inteligencia artificial. Sin embargo, un LLM y un agente IA no son exactamente lo mismo.<\/p>\n\n\n\n

Un modelo de lenguaje puede interpretar instrucciones, analizar informaci\u00f3n y generar respuestas. Un agente IA<\/strong> incorpora estos modelos dentro de un sistema m\u00e1s amplio, que puede incluir herramientas, memoria, fuentes de datos y conexiones con aplicaciones externas.<\/p>\n\n\n\n

Esta combinaci\u00f3n permite desarrollar procesos compuestos por diferentes tareas, en lugar de limitarse a una interacci\u00f3n basada en preguntas y respuestas.<\/p>\n\n\n\n

El LLM como motor del agente<\/h3>\n\n\n\n

En muchos sistemas ag\u00e9nticos, el LLM interpreta las instrucciones del usuario, procesa la informaci\u00f3n disponible y ayuda a determinar qu\u00e9 acciones deben realizarse.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, si un usuario solicita un informe sobre un determinado mercado financiero, el modelo puede interpretar la petici\u00f3n e identificar qu\u00e9 informaci\u00f3n necesita el sistema.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, el LLM no tiene por qu\u00e9 disponer directamente de todos esos datos ni de las herramientas necesarias para obtenerlos. Para ello, el agente necesita incorporar componentes adicionales.<\/p>\n\n\n\n

Herramientas, APIs y fuentes de datos<\/h3>\n\n\n\n

Las herramientas permiten ampliar las capacidades del modelo de lenguaje. Un agente puede utilizarlas para consultar informaci\u00f3n en Internet, trabajar con documentos, ejecutar c\u00f3digo, acceder a bases de datos o comunicarse con aplicaciones externas.<\/p>\n\n\n\n

Las APIs (interfaces de programaci\u00f3n de aplicaciones)<\/strong> facilitan la comunicaci\u00f3n entre diferentes programas y servicios. Por ejemplo, pueden permitir que un agente consulte datos de mercado o utilice un modelo de inteligencia artificial alojado por un proveedor externo.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, MCP (Model Context Protocol)<\/strong> es un protocolo abierto que estandariza determinadas conexiones entre aplicaciones de inteligencia artificial, herramientas y fuentes de datos.<\/p>\n\n\n\n

Estas tecnolog\u00edas permiten construir sistemas en los que el modelo de lenguaje puede interactuar con informaci\u00f3n y servicios que van m\u00e1s all\u00e1 de sus conocimientos adquiridos durante el entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

De una respuesta a una secuencia de acciones<\/h3>\n\n\n\n

Imaginemos que solicitamos a un agente IA la elaboraci\u00f3n de un informe diario sobre los mercados financieros.<\/p>\n\n\n\n

El sistema podr\u00eda desarrollar un proceso como el siguiente:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Interpretar las instrucciones y determinar qu\u00e9 informaci\u00f3n necesita.<\/li>\n\n\n\n
  2. Consultar fuentes de datos financieros mediante las herramientas disponibles.<\/li>\n\n\n\n
  3. Recopilar noticias y otros documentos relevantes.<\/li>\n\n\n\n
  4. Procesar la informaci\u00f3n y elaborar un informe utilizando el LLM.<\/li>\n\n\n\n
  5. Enviar el resultado al usuario mediante correo electr\u00f3nico o Telegram.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    El modelo de lenguaje participa en distintas fases del proceso, mientras que las herramientas y conexiones externas permiten obtener informaci\u00f3n y realizar acciones.<\/p>\n\n\n\n

    Este ejemplo muestra c\u00f3mo los LLM pueden formar parte de sistemas que automatizan tareas, siempre dentro de los permisos, las instrucciones y los mecanismos de supervisi\u00f3n establecidos.<\/p>\n\n\n\n

    \u00bfTodos los agentes IA utilizan un LLM?<\/h3>\n\n\n\n

    No. Existen agentes basados en reglas, algoritmos de planificaci\u00f3n y otras t\u00e9cnicas de inteligencia artificial que no necesitan incorporar modelos de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

    Sin embargo, los LLM han facilitado el desarrollo de una nueva generaci\u00f3n de agentes capaces de interpretar instrucciones expresadas en lenguaje natural y trabajar con diferentes herramientas.<\/p>\n\n\n\n

    Para profundizar en su arquitectura, funcionamiento y aplicaciones, puedes consultar nuestra gu\u00eda sobre agentes IA: qu\u00e9 son, c\u00f3mo funcionan y para qu\u00e9 sirven<\/a><\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

    \n

    Ventajas y limitaciones de los modelos de lenguaje LLM<\/h2>\n\n\n\n

    Los modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o (LLM)<\/strong> ofrecen numerosas posibilidades para trabajar con informaci\u00f3n, generar contenido y desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial. Sin embargo, tambi\u00e9n presentan limitaciones que conviene conocer antes de incorporarlos a procesos profesionales o sistemas automatizados.<\/p>\n\n\n\n

    Comprender sus capacidades y sus riesgos permite utilizarlos de forma m\u00e1s eficaz y establecer los controles necesarios cuando forman parte de un agente IA.<\/p>\n\n\n\n

    Principales ventajas de los LLM<\/h3>\n\n\n\n

    Una de las caracter\u00edsticas m\u00e1s interesantes de los modelos de lenguaje es su capacidad para trabajar con instrucciones expresadas en lenguaje natural. Esto facilita la interacci\u00f3n con sistemas inform\u00e1ticos sin necesidad de utilizar exclusivamente comandos o lenguajes de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    Entre sus principales aplicaciones destacan:<\/p>\n\n\n\n