Los modelos de lenguaje de gran tamaño, conocidos como LLM (Large Language Models), son una de las tecnologías fundamentales de la inteligencia artificial generativa. Estos modelos pueden interpretar instrucciones, generar textos, resumir documentos, responder preguntas, escribir código y participar en numerosas tareas relacionadas con el lenguaje.

Herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini han popularizado el uso de esta tecnología. Sin embargo, es importante distinguir entre las aplicaciones que utilizamos y los modelos de inteligencia artificial que pueden funcionar detrás de ellas.

Comprender qué es un LLM y cómo funciona permite entender mejor las posibilidades y limitaciones de la IA generativa. También constituye un primer paso para conocer los agentes de inteligencia artificial, sistemas que pueden combinar modelos de lenguaje con herramientas, fuentes de datos y servicios externos para ejecutar tareas compuestas por diferentes pasos.

En esta guía exploraremos cómo funcionan los LLM, cuáles son algunos de los modelos más conocidos, qué diferencias existen entre modelos abiertos y cerrados y por qué desempeñan un papel importante en el desarrollo de agentes IA.

¿Cómo funciona un LLM?

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

Aunque su funcionamiento interno es complejo, podemos entenderlo mediante tres conceptos fundamentales.

Entrenamiento del modelo

Durante el entrenamiento, el modelo procesa grandes conjuntos de datos y ajusta sus parámetros para mejorar sus predicciones. Muchos LLM modernos utilizan una arquitectura denominada Transformer, que les permite analizar las relaciones entre diferentes elementos de una secuencia.

El entrenamiento requiere recursos informáticos considerables y su resultado depende, entre otros factores, de la arquitectura del modelo, los datos utilizados y los métodos de entrenamiento.

Tokens: cómo procesa la información

Los modelos de lenguaje no procesan necesariamente las frases como palabras completas. Utilizan unidades denominadas tokens, que pueden representar palabras, fragmentos de palabras, caracteres u otros elementos.

Cuando escribimos una instrucción, el sistema transforma el texto en tokens que el modelo puede procesar.

Generación de respuestas

Cuando recibe una petición, un LLM utiliza el contexto disponible para calcular probabilidades y generar una secuencia de tokens.

Este proceso permite producir respuestas coherentes, resumir información, traducir idiomas o generar código. Sin embargo, el hecho de que una respuesta resulte convincente no garantiza que sea correcta.

Por eso es importante verificar la información, especialmente cuando se utiliza inteligencia artificial en ámbitos técnicos, financieros o profesionales.

Cómo procesa una instrucción un modelo de lenguaje y genera una respuesta.

Principales modelos de lenguaje LLM

El desarrollo de la inteligencia artificial generativa ha impulsado la aparición de diferentes familias de modelos de lenguaje de gran tamaño. Empresas y comunidades de investigación desarrollan LLM con distintas arquitecturas, capacidades, modalidades de acceso y condiciones de uso.

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.

Estos son algunos de los más conocidos.

GPT: los modelos de OpenAI

GPT es una familia de modelos desarrollada por OpenAI. Sus diferentes generaciones han incorporado capacidades para trabajar con lenguaje natural, programación y, según el modelo, diferentes tipos de información.

ChatGPT es una aplicación que permite interactuar con modelos de inteligencia artificial, pero no debe confundirse con un modelo GPT concreto.

Claude: los modelos de Anthropic

Claude 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.

Sus modelos también pueden incorporarse a sistemas que utilizan herramientas y conexiones con servicios externos.

Gemini: los modelos de Google

Gemini es una familia de modelos de inteligencia artificial desarrollada por Google. Incluye modelos con capacidades multimodales, que permiten trabajar con diferentes tipos de información, dependiendo de la versión utilizada.

Estos modelos pueden integrarse en aplicaciones y sistemas mediante las herramientas y servicios que proporciona Google.

Llama y Qwen: otras familias de modelos

Llama, desarrollada por Meta, y Qwen, impulsada por Alibaba, son otras dos familias relevantes dentro del ecosistema de modelos de lenguaje.

Diversas versiones de estas familias permiten descargar sus pesos y ejecutarlas en infraestructura propia, dependiendo de sus requisitos técnicos y condiciones de licencia.

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.

¿Qué modelo necesita un agente IA?

No existe un único modelo adecuado para todos los agentes IA. La elección depende de las tareas que deba realizar el sistema, las herramientas que necesite utilizar, los recursos disponibles, los costes y los requisitos de privacidad.

Un mismo agente puede incluso utilizar diferentes modelos según la tarea, siempre que su arquitectura y las integraciones disponibles lo permitan.

Modelos de IA abiertos y cerrados: principales diferencias

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.

Aunque habitualmente se habla de modelos abiertos y cerrados, existen diferencias que conviene conocer.

Modelos cerrados o propietarios

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.

Este sistema permite utilizar modelos avanzados sin necesidad de disponer de infraestructura propia para ejecutarlos.

Sin embargo, el acceso está sujeto a las condiciones del proveedor, sus tarifas, sus límites de uso y las características del servicio contratado.

Modelos de pesos abiertos

Algunos desarrolladores permiten descargar los pesos de determinados modelos para ejecutarlos en ordenadores o servidores propios.

Esta modalidad puede ofrecer un mayor control sobre el entorno de ejecución y facilitar determinadas tareas de personalización.

No obstante, disponer de los pesos de un modelo no significa necesariamente que sea completamente Open Source. Las condiciones de licencia, el acceso al código y la disponibilidad de los datos de entrenamiento pueden variar considerablemente.

¿Qué opción conviene utilizar?

La elección depende del proyecto. Para comenzar a experimentar, una API puede simplificar el acceso a modelos que requieren importantes recursos informáticos.

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.

También existen arquitecturas híbridas que combinan modelos alojados por proveedores externos con modelos ejecutados localmente.

En el desarrollo de agentes IA, ambas alternativas pueden utilizarse dependiendo de las necesidades y características del sistema.

LLM y agentes IA: cómo se conectan los modelos con las herramientas

Los modelos de lenguaje (LLM) desempeñan un papel fundamental en muchos agentes de inteligencia artificial. Sin embargo, un LLM y un agente IA no son exactamente lo mismo.

Un modelo de lenguaje puede interpretar instrucciones, analizar información y generar respuestas. Un agente IA incorpora estos modelos dentro de un sistema más amplio, que puede incluir herramientas, memoria, fuentes de datos y conexiones con aplicaciones externas.

Esta combinación permite desarrollar procesos compuestos por diferentes tareas, en lugar de limitarse a una interacción basada en preguntas y respuestas.

El LLM como motor del agente

En muchos sistemas agénticos, el LLM interpreta las instrucciones del usuario, procesa la información disponible y ayuda a determinar qué acciones deben realizarse.

Por ejemplo, si un usuario solicita un informe sobre un determinado mercado financiero, el modelo puede interpretar la petición e identificar qué información necesita el sistema.

Sin embargo, el LLM no tiene por qué disponer directamente de todos esos datos ni de las herramientas necesarias para obtenerlos. Para ello, el agente necesita incorporar componentes adicionales.

Herramientas, APIs y fuentes de datos

Las herramientas permiten ampliar las capacidades del modelo de lenguaje. Un agente puede utilizarlas para consultar información en Internet, trabajar con documentos, ejecutar código, acceder a bases de datos o comunicarse con aplicaciones externas.

Las APIs (interfaces de programación de aplicaciones) facilitan la comunicación 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.

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

Estas tecnologías permiten construir sistemas en los que el modelo de lenguaje puede interactuar con información y servicios que van más allá de sus conocimientos adquiridos durante el entrenamiento.

De una respuesta a una secuencia de acciones

Imaginemos que solicitamos a un agente IA la elaboración de un informe diario sobre los mercados financieros.

El sistema podría desarrollar un proceso como el siguiente:

1. Interpretar las instrucciones y determinar qué información necesita.
2. Consultar fuentes de datos financieros mediante las herramientas disponibles.
3. Recopilar noticias y otros documentos relevantes.
4. Procesar la información y elaborar un informe utilizando el LLM.
5. Enviar el resultado al usuario mediante correo electrónico o Telegram.

El modelo de lenguaje participa en distintas fases del proceso, mientras que las herramientas y conexiones externas permiten obtener información y realizar acciones.

Este ejemplo muestra cómo los LLM pueden formar parte de sistemas que automatizan tareas, siempre dentro de los permisos, las instrucciones y los mecanismos de supervisión establecidos.

¿Todos los agentes IA utilizan un LLM?

No. Existen agentes basados en reglas, algoritmos de planificación y otras técnicas de inteligencia artificial que no necesitan incorporar modelos de lenguaje.

Sin embargo, los LLM han facilitado el desarrollo de una nueva generación de agentes capaces de interpretar instrucciones expresadas en lenguaje natural y trabajar con diferentes herramientas.

Para profundizar en su arquitectura, funcionamiento y aplicaciones, puedes consultar nuestra guía sobre agentes IA: qué son, cómo funcionan y para qué sirven.

Ventajas y limitaciones de los modelos de lenguaje LLM

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ofrecen numerosas posibilidades para trabajar con información, generar contenido y desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial. Sin embargo, también presentan limitaciones que conviene conocer antes de incorporarlos a procesos profesionales o sistemas automatizados.

Comprender sus capacidades y sus riesgos permite utilizarlos de forma más eficaz y establecer los controles necesarios cuando forman parte de un agente IA.

Principales ventajas de los LLM

Una de las características más interesantes de los modelos de lenguaje es su capacidad para trabajar con instrucciones expresadas en lenguaje natural. Esto facilita la interacción con sistemas informáticos sin necesidad de utilizar exclusivamente comandos o lenguajes de programación.

Entre sus principales aplicaciones destacan:

• Procesamiento de información: resumir documentos, clasificar textos, extraer datos y organizar grandes cantidades de información.
• Generación de contenido: redactar informes, elaborar documentación, traducir textos y generar diferentes tipos de contenido.
• Programación: ayudar a escribir, explicar, revisar y depurar código.
• Automatización: interpretar instrucciones y participar en procesos que combinan diferentes herramientas y servicios.
• Desarrollo de agentes IA: actuar como componente de sistemas capaces de utilizar herramientas, consultar fuentes de datos y ejecutar tareas compuestas por varios pasos.

Estas capacidades hacen que los LLM puedan utilizarse en numerosos ámbitos, desde la investigación y el desarrollo de software hasta el análisis de información financiera.

Errores y alucinaciones de la inteligencia artificial

Una de las principales limitaciones de los modelos de lenguaje es que pueden generar respuestas incorrectas, incompletas o inventadas, incluso cuando están redactadas de manera convincente.

Este fenómeno suele denominarse alucinación de la inteligencia artificial.

Un LLM puede interpretar incorrectamente una pregunta, proporcionar referencias inexistentes, cometer errores de cálculo o generar código que no funciona correctamente.

Por este motivo, es importante verificar sus resultados y utilizar herramientas adicionales cuando una tarea requiere información precisa o actualizada.

Privacidad y seguridad de los datos

Al utilizar un modelo de lenguaje también debemos considerar cómo se procesan y almacenan los datos que recibe.

Cuando utilizamos servicios externos, las condiciones de privacidad y tratamiento de la información dependen del proveedor, del producto utilizado y de su configuración.

Por otro lado, ejecutar determinados modelos en infraestructura propia puede ofrecer un mayor control sobre el procesamiento de los datos, aunque también implica asumir responsabilidades relacionadas con la seguridad y el mantenimiento del sistema.

En el desarrollo de agentes IA es especialmente importante limitar los permisos de acceso a archivos, aplicaciones, credenciales y servicios externos.

Costes y recursos informáticos

El coste de utilizar un LLM depende de diferentes factores, como el modelo elegido, el volumen de información procesada, el número de peticiones y la infraestructura utilizada.

Los modelos accesibles mediante APIs suelen ofrecer sistemas de facturación basados en el consumo, mientras que ejecutar modelos descargables requiere disponer de recursos informáticos adecuados.

En determinados proyectos también deben considerarse los costes de almacenamiento, servidores, mantenimiento y herramientas adicionales.

Por tanto, seleccionar un modelo no consiste únicamente en comparar sus capacidades, sino también en valorar su eficiencia y los recursos necesarios para utilizarlo.

Supervisión humana y gestión del riesgo

Cuando un LLM forma parte de un agente de inteligencia artificial, sus posibles errores pueden afectar a las acciones que realiza el sistema.

Por ejemplo, un agente utilizado para analizar mercados financieros podría interpretar incorrectamente una noticia, trabajar con información desactualizada o generar conclusiones que no estén suficientemente respaldadas por los datos.

Si el agente dispone de herramientas para ejecutar acciones, estas limitaciones adquieren una importancia todavía mayor.

Por eso es recomendable establecer mecanismos de validación, límites operativos, registros de actividad y supervisión humana, especialmente en aplicaciones financieras o procesos que puedan producir consecuencias relevantes.

En las aplicaciones financieras, estos mecanismos deben complementarse con una adecuada gestión del riesgo, especialmente cuando se automatizan procesos relacionados con los mercados.

Los modelos de lenguaje son herramientas con numerosas posibilidades, pero su utilización responsable requiere conocer tanto sus capacidades como sus limitaciones.

Conclusión: los LLM y el futuro de los agentes IA

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se han convertido en una tecnología fundamental para el desarrollo de numerosas aplicaciones de inteligencia artificial. Su capacidad para interpretar instrucciones, procesar información y generar contenido permite utilizarlos en ámbitos tan diversos como la programación, la investigación, la automatización y el análisis de datos.

Sin embargo, su verdadero potencial no depende únicamente de las capacidades del modelo. La posibilidad de conectarlos con herramientas, APIs, fuentes de información y otros servicios permite desarrollar sistemas capaces de realizar tareas más complejas.

En este contexto, los agentes IA representan una aplicación especialmente interesante de los modelos de lenguaje. Al combinar un LLM con herramientas y mecanismos de ejecución, es posible construir sistemas que participen en procesos de varios pasos y automaticen determinadas tareas bajo condiciones previamente establecidas.

Comprender cómo funcionan los LLM, sus ventajas y sus limitaciones constituye una buena base para profundizar en el ecosistema de los agentes de inteligencia artificial.

Preguntas frecuentes sobre los LLM

¿Qué significa LLM en inteligencia artificial?

Las siglas LLM corresponden a Large Language Model, que en español significa modelo de lenguaje de gran tamaño. Se trata de un modelo de inteligencia artificial entrenado para procesar y generar secuencias de información, especialmente lenguaje natural. Puede utilizarse para responder preguntas, resumir documentos, traducir textos, generar código y realizar otras tareas.

¿ChatGPT es un LLM?

ChatGPT es una aplicación de inteligencia artificial desarrollada por OpenAI que permite interactuar con diferentes modelos. Por tanto, conviene distinguir entre ChatGPT, que es el producto utilizado por el usuario, y los modelos de inteligencia artificial que pueden funcionar detrás de la aplicación.

¿Cuál es la diferencia entre un LLM y un agente IA?

Un LLM es un modelo capaz de procesar instrucciones y generar respuestas. Un agente IA es un sistema que puede incorporar un LLM junto con herramientas, memoria, instrucciones y conexiones externas para desarrollar tareas compuestas por diferentes pasos.

Aunque muchos agentes actuales utilizan modelos de lenguaje, no todos los agentes de inteligencia artificial necesitan un LLM.

¿Se puede ejecutar un LLM en un ordenador propio?

Sí. Existen modelos cuyos pesos pueden descargarse y ejecutarse en ordenadores personales o servidores propios, siempre que se respeten sus condiciones de licencia.

Los requisitos dependen del tamaño del modelo, su configuración y los recursos disponibles. Algunos modelos pueden ejecutarse en equipos domésticos, mientras que otros necesitan hardware especializado o una infraestructura considerable.

¿Los LLM tienen acceso a información de Internet en tiempo real?

No necesariamente. Un modelo de lenguaje no dispone automáticamente de acceso a Internet ni de información actualizada.

Para consultar datos recientes necesita integrarse con herramientas de búsqueda, APIs u otras fuentes de información. Incluso cuando dispone de estas conexiones, sus respuestas pueden contener errores y deben verificarse cuando la precisión resulte importante.